在上一篇博文《OpenCV4学习笔记（38）》中记录的SIFT算法是一种包含了特征提取和描述的算法，而今天要整理记录的是分别对应于图像特征的提取和描述两个方面的FAST特征提取算法和BRIEF特征描述算法。FAST特征提取算法 FAST（Features from Accelerated Segment Test-加速段测试特征）特征点提取算法，是一种简单快速的特征提取算法，因为其具有比较快的运算
RandLA-Net实现了两个核心指标：一个是利用Random_sampling进行提速，二是设计特征提取模块解决Random_sampling带来的信息丢失问题。下图为特征提取模块示意图：由三个模块组成，分别为LocSE，Attentive Pooling，Dilated Residual BlockLocal Spatial Encoding（局部空间编码）给定点云P以及每个点的特征（例如原始
>>>深度学习Tricks，第一时间送达<<<目录超越CBAM，全新注意力GAM：不计成本提高精度！（一）前沿介绍1.GAM结构图2.相关实验结果（二）YOLOv5/YOLOv7改进之结合GAMAttention1.配置common.py文件2.配置yolo.py文件3.配置yolov5_GAM.yaml文件超越CBAM，全新注意力GAM：不计成本提高精度！（一
HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极
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2018-05-14 16:42:00
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LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen,和 D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特
原创
2022-06-27 21:08:48
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神经网络学习小记录53——TF2搭建孪生神经网络（Siamese network）比较图片相似性学习前言什么是孪生神经网络代码下载孪生神经网络的实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、比较网络二、训练部分1、数据集的格式2、Loss计算训练自己的孪生神经网络1、训练本文所使用的Omniglot例子2、训练自己相似性比较的模型 学习前言实现一下TF2版本的孪生神经网络。什么是孪生神经网络简单来说，
1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是
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2022-12-16 21:59:08
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1、Haar-like特征 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jon
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2022-08-24 16:57:36
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LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的为阈值
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2022-08-24 16:57:48
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本节将用一种表示方法来建立人脸特征检测器，该方法也许是人们认为最简单的模型，即：线性图像模型。由于该算法需表示一个图象块，因此这种面部特征检测器称为块模型( patch model )。该模型在 patch_model 类中被实现，该类的定义和实现可分别在 patch_model.hpp 和 patch_model.cpp 文件中找到
opencv--图像特征提取与描述1.图像的特征2. Harris和Shi-Tomas算法2.1 Harris角点检测2.1.1 原理2.1.2 实现2.2 Shi-Tomasi角点检测2.2.1原理2.2.2 实现3.SIFT/SURF算算法3.1SIFT算法3.1.1 SIFT原理3.1.2 SIFT算法基本流程3.1.3 尺度空间极值检测3.1.4 关键点定位3.1.5 关键点方向确定3.
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2023-07-11 23:41:04
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一：前言特征检测是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征检测的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。在opencv中，我们常用的特征检测算法有SIFT，SURF以及HOG，LBP，Haar特征检测等等，下面我们将分别介绍这几个算法。篇幅有点长，我尽量每个地方都能说到，有错误的地方还
1. 小波变换小波变换是一种信号的时间——尺度（时间——频率）分析方法，它具有多分辨分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，是一种窗口大小固定不变但其形状可改变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。即在低频部分具有较低的时间分辨率和较高的频率分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，很适合于分析非平稳的信号和提取信号的局部特征，所以小波变换被誉为分析
1、HOG特点： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检測的特征描写叙述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检測中获得了极大的成功。须要提醒的是。HOG+SVM进行行人检測的方法是法国研究人员Dalal
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2015-06-10 08:08:00
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看到OpenCV2.4.6里面ORB特征提取算法也在里面了，套用给的SURF特征例子程序改为ORB特征一直提示错误，类型不匹配神马的，由于没有找到示例程序，只能自己找答案。 （ORB特征论文：ORB： an efficient alternative to SIFT or SURF.点击下载论文） 经过查找发现： 描述符数据类型有是float的，比如说SIFT，SURF描述符，还有是uchar的
opencv实现surf特征的提取，本来是一个很简单的代码，结果我运行时却出现了各种错误，下面来谈谈我出现的错误及问题的解决过程。首先，我把提取surf特征的过程整合成了一个函数，我单独建立一个工程读取两张图片，然后调用这个surf提取的函数时时无论是debug还是release模式下都是没有问题的，当我把这个函数添加到我现在已有的工程代码里面的时候出现了各种奇葩错误。下面是我surf特征提取的函
目录简介积分图训练最优弱分类器训练强分类器强分类器级联分类器简介 Viola Jones检测器由三个核心步骤组成，即Haar-like特征和积分图、Adaboost分类器以及级联分类器。假设在目标检测时，需要这么一个子窗口，在待检测的图像中不断的滑位移动，子窗口每到一个位置，就会计算出该区域的特征，然后用
OpenCV中BLOB特征提取与几何形状分类一：方法二值图像几何形状提取与分离，是机器
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2022-08-24 16:56:33
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Opencv特征提取与检测学习01：Harris角点检测1.什么是harris角点检测harris角点检测是harris于1998年提出的检测图片角点位置的一个理论。具体理论（我的理解） 如上图，W是我们定义的图像窗口，W（x,y)是窗口一个像素值，后面的一串是像素梯度。当采取近似计算时，E(u,v) 约等于下面的这个式子。 Ix2,Iy2是图像像素点在x、y方向的二阶梯度，Ix,Iy则是一阶梯度
前言 deepsort之所以可以大量避免IDSwitch，是因为deepsort算法中特征提取网络可以将目标检测框中的特征提取出来并保存，在目标被遮挡后又从新出现后，利用前后的特征对比可以将遮挡的后又出现的目标和遮挡之前的追踪的目标从新找到，大大减少了目标在遮挡后，追踪失败的可能。一、特征提取网络 首先上特征提取模型的代码
