一幅图像的纹理是在图像计算中经过量化的图像特征。图像纹理描述图像或其中小块区域的空间颜色分布和光强分布。纹理特征的提取分为基于结构的方法和基于统计数据的方法。一个基于结构的纹理特征提取方法是将所要检测的纹理进行建模，在图像中搜索重复的模式。该方法对人工合成的纹理识别效果较好。但对于交通图像中的纹理识别，基于统计数据的方法效果更好。LBP方法(Local binary patterns)是一个计算机
转载
2024-01-22 12:33:25
56阅读
EduCoder平台：人脸识别系统——Dlib人脸特征提取第1关：检测人脸特征点编程要求：请在右侧编辑器中的BEGIN-END之间编写代码，使用Dlib检测人脸特征点并打印：导入OpenCV和Dlib库；读取指定image_path图像；将图片转化为灰度图；使用正向人脸检测器检测并获取人脸；使用训练好的能检测68个人脸特征点的模型，检测特征点；打印出对应的特征点(打印函数已经默认写好，无需修改)。
转载
2023-07-11 00:38:24
481阅读
图像特征，图像纹理，图像频域等多种角度提取图像的特征。 LBP,局部二值模式，局部特征描述算子，具有很强的纹理特征描述能力，具有光照不变性和旋转不变性。用python进行简单的LBP算法实验：1 from skimage import data,io
2 import matplot.pyplot as plt
3 import cv2
4 from skimage.feature
转载
2023-07-24 14:34:07
207阅读
前言嗨嗨，我亲爱的家人们今天来整点不一样的，嘿嘿用Python简单实现对人脸识别的检测，对某平台主播照片进行评分排名应该对女主播这个词不陌生吧，怎么说应该还是蛮多人看过一些女主播吧我无聊的时候也会看看，只不过我看的都是搞笑女主播哈哈模块使用:第三方模块requests >>> pip install requeststqdm >>> pip install tq
# 教你如何实现 Java 音频提取特征
## 1. 流程概述
首先，让我们来看一下实现Java音频提取特征的整个流程。我们将使用LibROSA库来完成这个任务。
```mermaid
erDiagram
PROCESS -> | 1. Load audio file | FEATURE EXTRACTION
PROCESS -> | 2. Extract features |
原创
2024-07-13 07:09:49
112阅读
# 提取MFCC特征
在音频处理和语音识别领域，MFCC（Mel频率倒谱系数）是一种常用的特征提取方法。它可以将音频信号转换为一组具有代表性的特征向量，用于后续的模式识别和分类任务。本文将介绍MFCC的原理，并给出Java代码示例来提取MFCC特征。
## 什么是MFCC？
MFCC是一种代表音频信号特征的数学表示方法。它在语音识别领域被广泛应用，因为它对于人耳听觉特性的模拟非常有效。MFC
原创
2023-08-09 08:30:17
252阅读
学习目标应用DictVectorizer实现对类别特征进行数值化、离散化应用CountVectorizer实现对文本特征进行数值化应用TfidfVectorizer实现对文本特征进行数值化说出两种文本特征提取的方式区别1 特征提取1.1 定义特征提取是将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取（
转载
2024-06-29 19:25:55
45阅读
我想计算Haar特征，自己手动计算感觉挺麻烦（主要在取各个不同位置、不同scale的特征），而且可能速度不够。
OpenCV 的这个把所有东西都封装起来了，由于我的online-boosting和它的框架不一样，不能直接使用。我在源码中看了半天，发现里面又有 internal haar feature又有fast haar feature，还有什么Thaar feature。源码中注释比较少，
转载
2024-08-23 17:22:10
57阅读
准备工作首先需要在pycharm中安装好python_speech_features和librosa两个包。建议先安装anaconda，然后在anaconda中创建一个虚拟环境，用于安装Pycharm的所有需要的包，然后再在pycharm中导入在anaconda中创建的虚拟环境即可。（同时使用conda命令安装pycharm包比使用pip命令安装成功率更高）。这样可以在任意一台电脑上在pychar
转载
2023-06-27 17:25:46
280阅读
参考：《数据科学手册》–Field Cady 特征工程在实际业务中的应用 -Datawhale 这篇特征工程的文章–全网最通透 -kaggle竞赛宝典特征工程定义寻找基本特征，构建组合特征有些区分不同label的样本。 建模就是从数据中学习到insights过程，需要经过数据表达，模型的学习两步特征提取思路标准特征是否确实分类变量
类别很多情况下，有些类别可能很少见，此时通常选择一些阈值训练
转载
2024-05-02 11:40:11
45阅读
文本分类之特征选择1 研究背景 对于高纬度的分类问题，我们在分类之前一般会进行特征降维，特征降维的技术一般会有特征提取和特征选择。而对于文本分类问题，我们一般使用特征选择方法。特征提取：PCA、线性判别分析特征选择：文档频数、信息增益、期望交叉熵、互信息、文本证据权、卡方等特征选择的目的一般是：避免过拟合，提高分类准确度通过降维，大大节省计算时间和空间特征选择基本思想：1）构造一个评价函数2）对
转载
2024-04-28 16:02:24
43阅读
机器学习系列：(三)特征提取与处理
特征提取与处理 上一章案例中的解释变量都是数值，比如匹萨的直接。而很多机器学习问题需要研究的对象可能是分类变量、文字甚至图像。本章，我们介绍提取这些变量特征的方法。这些技术是数据处理的前提——序列化，更是机器学习的基础，影响到本书的所有章节。分类变量特征提取 许多机器学习问题都有分类的、标记的变量，不是连续的。例如，一个应用是用分类特
转载
2024-08-23 20:39:49
48阅读
开发工具: Java文件大小: 35 KB上传时间: 2015-03-02下载次数: 46提 供 者: 常杰详细说明：java语言写的特征提取源代码，有搞文字识别的可以下载一看，简单易学-Feature extraction of the Java language to write the source code, a character recognition can download a s
转载
2023-10-12 08:46:50
52阅读
换脸程序执行步骤，大部分程序都是类似。DeepFaceLab 虽然没有可视化界面，但是将整个过程分成了8个步骤，每个步骤只需点击BAT文件即可执行。只要看着序号，一个个点过去就可以了，这样的操作应该不复杂吧。 DeepFaceLab 换脸的八个步骤主要可以分为五个阶段。1.视频转图片2.提取脸部，3.训练模型，4.人脸替换，5.合成视频。 出于不同的原因，目录里准备了很多批处理
转载
2023-07-18 14:34:35
335阅读
文章目录一、简述SIFT特征提取与检索二、SIFT特征提取与检索原理三、实验要求四、实验代码1.特征点展示 sift1.py2.描述子算法 sift2.py3.检索匹配算法 sift3.py4.局部描述子进行匹配 sift4.py5.可视化连接图像 sift5.py五、实验结果及分析六、总结 一、简述SIFT特征提取与检索1999年David G.Lowe教授总结了基于特征不变技术的检测方法，在
转载
2023-12-07 07:23:16
317阅读
音频特征Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC)提取(语音识别)在机器学习的的任务中，特征工程是非常重要的一个环节。同样对于语音识别来说，提取音频特征也是非常重要的一个环节。Mel Frequency Cepstral Coefficents (MFCCs)是由Davis 和 Mermelstein于1980年提出，之后在语音识别任务中扮演着重要的角色。人
转载
2023-10-27 22:26:45
88阅读
1.1图像特征的分类
特征是用来区分图像的最基本的属性，图像特征可以从下面几个方面进行分类。
1、获取方式：人工特征和自然特征。
1.1.1点、线、面特征1、点特征是最常用和重要的特征，大部分局部特征都是在点特征的基础上提出的。点特征包括物体边缘点、角点、线交叉点等，其中角点是最具代表性的。角点常用的提取方法如下：1）基于曲率提取法2）基于灰度提取法3）基于边缘
转载
2023-12-21 17:30:46
147阅读
求一幅图的纹理特征图原图 （1）转为灰度图cvtColor(src_img, gray_img, CV_BGR2GRAY); （2）获得LBP模板并赋值LBP纹理提取代码/*
CV:LBP
Author:1210
Date:2019/03/17
*/
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <highgui.h>
using name
转载
2023-05-23 14:30:08
221阅读
目录特征点检测描述子计算特征点匹配绘图各类函数的一些从属关系特征点检测 特征点检测是指利用detecter去检测图像中感兴趣的点，一般指角点，边缘点等等，其中各类特征点的也有不同的定义方式，譬如角点有harris角点，FAST角点等等。以FAST角点为例（FAST角点属于ORB特征）。 步骤1：定义KeyPoint容器； KeyPoint是C++中的一个模板类。可以理解为一种特殊的数据结
转载
2024-04-14 17:12:14
155阅读
首先介绍指纹的特征提取，这里采用纹理特征，计算图像的灰度共生矩阵，然后利用矩阵的一些性质进行简单的计算。灰度共生矩阵：1概念
由于纹理是由灰度分布在空间位置上反复出现而形成的，因而在图像空间中相隔某距离的两象素之间会存在一定的灰度关系，即图像中灰度的空间相关特性。灰度共生矩阵就是一种通过研究灰度的
空间相关特性来描述纹理的常用方法。
2灰度共生矩
转载
2024-04-02 21:32:16
84阅读
