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
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2023-12-21 17:30:46
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计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，让计算机学会处理和理解图像。这门学问有时需要借助机器学习。本文介绍一些机器学习在计算机视觉领域应用的基础技术。通过像素值提取特征数字图像通常是一张光栅图或像素图，将颜色映射到网格坐标里。一张图片可以看成是一个每个元素都是颜色值的矩阵。表示图像基本特征就是将矩阵每行连起来变成一个行向量。光学文字识别（Optical character recognit..
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2021-06-17 18:06:30
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计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，让计算机学会处理和理解图像。这门学问有时需要借助机器学习。本文介绍一些机器学习在计算机视觉领域应用的基础技术。通过像素值提取特征数字图像通常是一张光栅图或像素图，将颜色映射到网格坐标里。一张图片可以看成是一个每个元素都是颜色值的矩阵。表示图像基本特征就是将矩阵每行连起来变成一个行向量。光学文字识别（Optical character recognit...
原创
2022-03-01 17:33:15
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毫无疑问，上面的那副图画看起来像一幅电脑背景图片。这些都归功于我的妹妹，她能够将一些看上去奇怪的东西变得十分吸引眼球。然而，我们生活在数字图片的年代，我们也很少去想这些图片是在怎么存储在存储器上的或者去想这些图片是如何通过各种变化生成的。在这篇文章中，我将带着你了解一些基本的图片特征处理。data massaging 依然是一样的：特征提取，但是这里我们还需要对跟多的密集数据进行处理，但同时数据清
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2023-08-04 11:14:47
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一 ，ml5.js是什么ml5.js 它是基于Tensorflow.js的一个非常简便易用的接口，目的是让更广泛的受众更容易使用机器学习。（结合官网食用）其他知识点索引点这里FeatureExtractor特征提取器您可以使用神经网络来识别图像的内容。大多数情况下，您将使用在大型数据集上训练的“预训练”模型将图像分类为一组固定的类别。但是，您也可以使用预训练模型的一部分：features。这些功能
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2024-09-12 14:35:44
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这一篇虽然叫做：十分钟上手sklearn：特征提取，常用模型，但是写着写着我就想把每一个模型都详细说一下，所以也可以看作是机器学习算法概述了。 主要内容包括： 1.PCA算法 2.LDA算法 3.线性回归 4.逻辑回归 5.朴素贝叶斯 6.决策树 7.SVM 8.神经网络 9.KNN算法 全是干货！ 特征提取我们获取的数据中很多数据往往有很多维度，但并不是所有的维度都是有用的，有意义
目录1. 转置卷积的直观理解1.1 卷积和转置卷积2. 转置卷积的计算过程2.1 思路一：将转置卷积看成几个矩阵相加2.2 思路二：转置卷积是一种卷积3. 如何计算转置卷积输出feature map的size 1. 转置卷积的直观理解1.1 卷积和转置卷积卷积的直观理解：卷积用来抽取输入的特征，底层的卷积抽取的是纹理、颜色等底层特征，上层的卷积抽取的是语义特征。卷积的输出一般称为feature
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2024-10-16 12:13:28
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2014 4.20 近期想做一个关于图像处理的软件玩玩，可惜也没有什么特别的想法，就当玩玩好了，准备用Opencv开源库实现下简单的功能吧。 Opencv是一个专业的图像处理库，里面有非常多基础函数能够实现非常多非常多功能，明天開始动工吧，真是兴致来了挡也档不住，思考一晚上！2014 4.
相信很多人都看过电影《变形金刚》，电影中经常可以看到大黄蜂变身的跑车飞驰在公路之上，可是大家有没有仔细想过，大黄蜂是怎么知道马路中间是黄实线还是黄虚线，到底能不能压线，能不能掉头呢？要知道差一点没分清楚，那就是200块钱罚3分的下场。说到这里那些了解图计算机视觉的小伙伴们应该就会想到这个领域的核心研究方向之一的图像分割技术（Image Segmentation）。什么是图像分割？图像分割是一种将图
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2024-09-14 16:32:45
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引言在机器学习中有一种学习叫做手写数字识别，其主要功能就是让机器识别出图片中的数字，其步骤主要包括：图片特征提取、将特征值点阵转化为特征向量、进行模型训练。第一步便是提取图片中的特征提取。数据的预处理关系着后面模型的构建情况，所以，数据的处理也是机器学习中非常重要的一部分。下面我就说一下如何提取图片中的特征向量。图片灰度化 => 当我们拿到一种图片的时候，这张图片可能是多种颜色集合
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2023-06-16 13:05:13
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目录写在前面一、SIFT（尺度不变特征变换）1.SIFT特征提取的实质2.SIFT特征提取的方法3.SIFT特征提取的优点4.SIFT特征提取的缺点5.SIFT特征提取可以解决的问题：二、HOG（方向梯度直方图）1.HOG特征提取的实质2.HOG特征提取的方法3.HOG特征提取特点三、SIFT和HOG的比较 &nbs
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2024-04-04 07:03:34
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图像分割基于阈值优点：灰度阈值化，简单，快速，广泛用于硬件处理图像，如：FPGA实时图像处理
场景：各个物体不接触，物体和背景灰度值差别较明显，阈值处理效果好基于边缘返回结果：边缘检测的结果是点，不能作为图像分割的点，需要进一步处理，将边缘点沿着图形边界连接，形成边缘链。
检测算子： Sobel, Laplace, Cannyimport cv2 as cv
import numpy as np
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2021-10-09 18:18:00
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修改prototxt实现caffe在[1]讲到如何看一个图片的特征和分类结果，但是如何批量抽取特征呢？可以使用c++的版本点击打开链接，这里我们谈下如何用Python批量抽取特征。
首先，我们要注意caffe filter_visualization.ipynb的程序中deploy.prototxt中网络每一轮的图片batch是10， 这个数刚好和oversample=true的crop数量是一
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2024-02-27 12:38:34
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1、角点的定义如果一个点在任意方向的微小变动都会导致灰度很大的变化，那么这个点就被称为角点。也就是一阶导数中的局部最大值就是角点。2、Harris角点检测harris角点具有平移不变性和旋转不变性，但不具有尺度变换不变性。步骤：RGB2GRAYsobel算子计算Ix Iy构建M矩阵 计算det(M) - trace(M)^2 阈值取0.04 ~ 0.06，大于一定
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2023-09-06 20:07:20
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特征选择(亦即降维)是数据预处理中非常重要的一个步骤。对于分类来说，特征选择可以从众多的特征中选择对分类最重要的那些特征，去除原数据中的噪音。主成分分析(PCA)与线性判别式分析(LDA)是两种最常用的特征选择算法。关于PCA的介绍，可以见我的另一篇博文。这里主要介绍线性判别式分析(LDA)，主要基于Fisher Discriminant Analysis with Kernals[
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2024-01-13 22:43:19
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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
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2023-06-27 17:25:46
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文章目录1 定义2. 字典特征提取API3. 字典特征提取案例：1.实现效果：2.实现代
原创
2023-01-09 17:08:53
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概述上一篇文章我们一起学习了GCN网络，它的作用是提取特征点和描述子，用于匹配得到位姿。本次我们一起学习它的改进版GCNv2，改进版在速度上大幅度提升，精度上和原网络性能相当。并且改进版所提取的特征点具有和ORB一样的格式，因此作者把它在ORB-SLAM中替换掉了ORB特征，也就是GCN-SLAM。论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.11046v1代码链接
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2024-02-28 20:50:12
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# 图片特征提取与机器学习：从基本概念到应用示例
在现代科技中，图片数据的处理和分析已经成为各个领域的热点研究方向，例如计算机视觉、人工智能、医疗影像分析等。图片特征提取是机器学习和图像处理中的一个重要步骤，它可以将原始的图像数据转化为更易于被机器学习模型理解的形式。本文将深入探讨图片特征提取及其在机器学习中的应用，并提供示例代码。
## 什么是图片特征提取？
图片特征提取是一个从图像中提取
原创
2024-09-16 05:11:19
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# 图片高频特征提取的指南
在进行图片高频特征提取时，我们通常会使用一些图像处理技术和库。这篇文章将为刚入行的小白介绍如何使用Python来实现这一任务。我们将分为几个步骤，并提供所需的代码与解释，最后呈现一个甘特图来对比各个步骤所需的时间。
## 流程概述
以下是实现图片高频特征提取的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
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