目录前言课题背景和意义实现技术思路一、纹理特征描述与分类算法二、 OpenCV 红枣纹理特征检测实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力
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2024-04-02 12:02:18
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文章目录一、Gabor滤波简介二、代码演示Gabor是一个用于边缘提取的线性滤波器，其频率和方向表达与人类视觉系统类似
原创
2022-08-26 10:40:09
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# Python实现Gabor纹理特征提取
## 1. 什么是纹理特征？
纹理特征指的是在图像中存在的、重复出现的、具有一定规律的、描述图像局部结构的视觉模式。
在计算机视觉领域中，纹理特征在图像分类、目标检测、图像分割等任务中起着重要的作用。因为纹理特征可以提供有关图像的局部结构和纹理信息，有助于增强图像的鲁棒性和可区分性。
## 2. Gabor滤波器
Gabor滤波器是一种用于纹理
原创
2023-09-03 14:08:44
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# 使用 PyTorch 实现 Gabor 纹理分析
Gabor 过滤器是一种在图像处理领域广泛应用的工具，特别是在纹理识别、特征提取等方面。通过模拟人类视觉系统中对不同方向和频率的响应，Gabor 过滤器能够捕捉到图像的局部特征。本文将探讨如何使用 PyTorch 实现 Gabor 纹理分析，并提供相应的代码示例。
## Gabor 过滤器
Gabor 过滤器是通过以下公式定义的：
\[
一、算法需求基于基于纹理特征提取车辆照片中的车牌区域 二、问题分析在车辆照片中提取车牌区域，需要对图像进行系列变化，移除图像的非车牌区域，使车牌区域在图像中变得显著。目前分析发现，在车辆照片中，车牌区域的特点如下： 1、具有固定的颜色（一般车牌为蓝色、白色、黄色、和绿色） 2、具备特定的字符（车牌号包含汉字、字母、数字） 3、字符具备特定排列规则（车牌号都是水平排列的） 目前不考虑考虑颜色实
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2023-12-27 11:35:45
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目录原理方法结构元素提取步骤相关API代码现象 原理方法图像形态学操作时候，可以通过自定义的结构元素实现结构元素对输入图像一些对象敏感、另外一些对象不敏感，这样就会让敏感的对象改变而不敏感的对象保留输出。 通过使用两个最基本的形态学操作 – 膨胀与腐蚀，使用不同的结构元素实现对输入图像的操作、得到想要的结果。膨胀，输出的像素值是结构元素覆盖下输入图像的最大像素值腐蚀，输出的像素值是结构元素覆盖下
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
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2023-05-23 14:30:08
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Gabor是一个用于边缘提取的线性滤波器，其频率和方向表达与人类视觉系统类似，能够提供良好的方向选择和尺度选择特性，而且对于光照变化不敏感，因此十分适合纹理分析。 理论和C++版本的Gabor实现看：gabor参数说明： 波长（λ）：它的值以像素为单位指定，通常大于等于2.但不能大于输入图像尺寸的五分之一。通常用的是它的倒数频率f大于等于0.2。方向（θ）：这个参数指定了Gabor函数并行条纹的方
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2024-04-08 13:54:19
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1、前言传统 LBP 特征通过比较重心局部窗口区域中心像素点灰度值与其它像素点的灰度关系来进行二值编码，因而极易受噪点影响。在非均匀光照、噪声及遮挡等情况下对图像纹理特征的描述能力不足。ELBP 在对图形进行二值特征时，不仅考虑中心像素点灰度值与其它像素点的灰度大小关系，还对其灰度差异值的绝对值进行编码，以增加图像纹理的细节信息。本文旨在介绍 ELBP 特征提取方式实现思路。2、实现原理传统 LB
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2023-12-20 05:34:30
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一、LBP特征的概述LBP指局部二值模式，英文全称：Local Binary Pattern，是一种用来描述图像局部特征的，LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。同时是一种描述图像特征像素点与各个像素点之间的灰度关系的局部特征的非参数算法，同时也是一张高效的纹理描述算法。纹理是物体表面的自然特性，它描述图像像素点与图像领域之间的灰度空间的分布关系，不会因光照强弱而改变图像的视觉变化。由于
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2024-03-26 13:27:24
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Gabor特征已广泛用于图像分析和处理（字符和面部识别）。Gabor（诺贝尔奖获得者，电气工程师和物理学家）使用了以下措辞，我认为在这个小插图中值得一提，“你无法预测未来，但你可以发明它。”在下面的几行中，我将描述GaborFeatureExtractR6类，其中包括以下方法，GaborFeatureExtract gabor_filter_bank（） gabor_featu...
原创
2021-05-12 14:22:22
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Gabor特征已广泛用于图像分析和处理（字符和面部识别）。Gabor（诺贝尔奖获得者，电气工程师和物理学家）使用了以下措辞，我认为在这个小插图中值得一提，“你无法预测未来，但你可以发明它。”在下面的几行中，我将描述GaborFeatureExtractR6类，其中包括以下方法，GaborFeatureExtract gabor_filter_bank（） gabor_featu...
原创
2021-05-12 14:22:20
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“拍立淘”“一键识花”“街景匹配”……不知道大家在使用这些神奇的功能的时候，有没有好奇过它们背后的技术原理？其实这些技术都离不开最基本的图像检索技术。本篇文章我们就将对这一技术的原理进行介绍，并通过一个简单的Python脚本来实现一个最基本的图像检索demo。 ▌图像特征 首先我们需要明白图像特征是什么以及它的使用方法。图像特征是一种简单的图像模式，基于这种模式我们可以描述我们在图
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2024-05-09 12:16:51
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前文大概介绍了CPU中的ORB特征提取算法的实现方法。其中提到了虽然ORB是专门为CPU设计的特征提取算法，但在OpenCV中的cudafeatures2d里也存在着用CUDA加速的ORB算法库（OpenCV编译时需交叉编译CUDA才可用）。网上关于OpenCV3中GPU加速的ORB算法的实例特别少，博主根据官方的reference介绍，参考CPU版的ORB算法，摸索出了一套CUDA ORB算法的
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2024-07-31 17:39:26
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文章目录滤波器1 卷积1.1 什么是图片卷积1.2 步长1.3 填充0的圈数1.4 卷积核的大小1.5 卷积案例2 低通滤波器2.1 方盒滤波与均值滤波2.2 高斯滤波2.3 中值滤波2.4 双边滤波3 高通滤波器3.1 索贝尔(Sobel)算子3.2 沙尔(Scharr)算子3.3 拉普拉斯（Laplacian）算子3.4 边缘检测Canny 滤波器1 卷积1.1 什么是图片卷积图像卷积就是卷
纹理识别主要由两部分组成：纹理特征提取和分类算法设计。近年来，研究人员主要围绕纹理特征提取进行工作展开，这是因为提取到的纹理特征的优劣直接影响后续的纹理分类效果。 目前常用的分类算法包括： (1)使用不同的距离衡量方法构造的最近邻(1NN)或K近邻(KNN)分类方法； (2)支持向量机(SVM)； (3)最近正则化子空间(NRS)。 在过去的几十年间，
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2023-09-25 07:47:45
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1. Gabor滤波器可以很好的近似单细胞的感受野细胞（光强刺激下的传递函数），在提取目标的局部空间和频率域信息方面具有良好的特性。2. 虽然Gabor小波本身不能构成正交基，但在特定参数下可构成紧框架。Gabor小波对于图像的边缘敏感，能够提供良好的方向选择和尺度选择特性，而且对于光照变化不敏感,能够提供对光照变化良好的适应性。-------Gabor小波被广泛应用于视觉信
目录新版本的QKEngine特性介绍系统架构图测试结果新的数据文件.dtexture纹理的绘制机制新的数据结构绑定EBO数据指定数据属性绘制数据纹理的绑定绑定到ID使用Shader的设置在顶点着色器获取CPU压进去的纹理坐标将纹理坐标从顶点着色器传给片元着色器在片元着色器接收这个纹理坐标在片元着色器捕捉当前opengl状态机上的纹理状态完成纹理状态->纹理坐标的映射 新版本的QKEngin
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2024-04-18 15:07:42
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图像特征提取与描述图像特征纹理特征引入Harris 角点检测OpenCV 中的 Harris 角点检测亚像素级精确度的角点Shi-Tomasi 角点检测 & 适合于跟踪的图像特征 图像特征主要有图像的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征。 颜色特征是一种全局特征，描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质；纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质；形状
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2023-11-03 09:43:48
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