使用pyradiomics提取影像组学特征【详细】最近由于项目需求要使用pyradiomics提取影像组学特征，网上阅读了很多别人的博客，学到一些，然后去查看了pyradiomics的官方文档，最后自己实现了特征的提取，写下此文记录，方便日后查看。首先放上官方文档：https://pyradiomics.readthedocs.io/ 和pyradiomics源代码地址：https://githu
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2024-08-23 20:56:28
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HTK特征提取工具HCopy主要调用了HParm.c和HSigP.c这两个C文件里面的函数来实现了原始波形信号到MFCC的转换。特征提取的数据全部放在内存中处理，函数调用过程如下：main()->OpenSpeechFile->OpenParmFile->OpenBuffer->OpenAsChannel->FillBufFromChannel->GetFram
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2024-01-02 10:14:52
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1.特征工程直接影响模型预测结果。python用sklearn库做特征工程两种文本特征抽取方法（Count, tf-idf）（1）特征抽取API（统计单词次数）sklearn.feature_extractionpython调用sklearn.feature_extraction 的DictVectorizer实现字典特征抽取# 字典特征抽取
def dictvec():
#
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2023-11-06 18:00:28
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TsFresh学习 最近膜拜大佬写的GitHub学习到了一个时间序列数据特征提取的库-TsFresh，感觉好像挺牛逼的，去B站大学找了一下想找点资料学一学，尴尬的是… 发挥一下主观能动性，网上找了一下还好有官方文档！ 英文的Introduction 官方文档第一句话就是说TsFres
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2024-04-28 15:35:37
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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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ORB-SLAM2跟踪线程对相机输入的每一帧图像进行跟踪处理，如下图所示，主要包括4步，提取ORB特征、从上一帧或者重定位来估计初始位姿、局部地图跟踪和关键帧处理。以下结合相关理论知识，阅读ORB-SLAM2源代码，从而理解ORB-SLAM2算法中ORB特征提取过程。ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）基于特征点的方法是SLAM的前端VO的主流方法，因为其运行稳
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2023-11-28 10:22:28
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应用：图像拼接、图像匹配特征检测和提取算法：Harris（检测角点）SIFT（检测斑点blob）SURF（检测斑点）FAST（检测角点）BRIEF（检测斑点）ORB（带方向的FAST算法与具有旋转不变性的BRIEF算法）特征匹配算法：暴力匹配（Brute-Force）基于FLANN匹配。特征：特殊的图形区域、独特性和易于识别性--角点和高密度区域。大量重复区域和低密度区域不适合作为特征，边缘时很好
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2023-12-04 18:52:04
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当我们进行目标追踪目标分割的时候一个基础的问题是：我们要找到吐下那个的特征，这些特征要易于被追踪比较。通俗的来说就是找到图象中的一些区域，无论你想向那个方向移动这些区域变化都很大，这个找到图象特征的技术被称为特征检测。harris角点检测原理。此外简单说一句这个算法的主要思想是计算像素的某个值，当其大于某个阈值时就认为该像素是角点（特征点）。cv2.cornerHarris(src, blockS
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2023-08-10 22:12:41
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本篇blog是利用Python进行文章特征提取的续篇，主要介绍构建带TF-IDF权重的文章特征向量。
In [1]:
# 带TF-IDF权重的扩展词库
# 在第一篇文档里 主要是利用词库模型简单判断单词是否在文档中出现。然而与单词的顺序、频率无关。然后词的频率对文档更有意义。因此本文将词频加入特征向量
In [2]:
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2023-11-23 22:51:20
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Scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。这个项目最早由DavidCournapeau 在2007年发起的，目前也是由社区自愿者进行维护。它的主要特点有操作简单、高效的数据挖掘和数据分析、无访问限制、在任何情况下可重新使用、建立在NumPy、SciPy和matplotlib基础上、使用商业开源协议--BSD许可证等。scikit-learn的基本功能主要被分为
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2024-06-06 21:43:12
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1 背景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，具有旋转不变形和灰度值不变形等显著优点。主要用于纹理特征提取，在人脸识别部分有较好的效果。2 LBP特征原理2.1概述 从94年T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood提出至今，LBP大致经历
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2024-02-04 10:51:38
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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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之前我们讨论过了众多的特征检测算法，这次我们来讨论如何运用相关的方法进行特征匹配。本次教程完全为实战教程，没有相关的算法原理介绍，大家可以轻松一下了。蛮力匹配(ORB匹配)Brute-Force 匹配非常简单，首先在第一幅图像中选择一个关键点然后依次与第二幅图像的每个关键点进行(改变)距离测试，最后返回距离最近的关键点。对于 BF 匹配器，首先我们必须使用
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2023-09-11 20:56:29
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语音信号为从声道输入的速度波（输入信号），与声道形状（系统）卷积得到的声压波。语音信号的特征参数的提取正是对语音信号进行时域和频域的处理分离出声道形状（系统）的过程。声道形状（系统）也正是无论任何语音信号，只要每个字母或数字相同（它的发音就相同），它就在一定程度上相同的特征参量（频域共振峰（震荡的顶点）的包络）。过程称为倒谱分析：（频域时对信号进行取对数处理）时域：卷积性；->fft频域：乘
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2023-07-05 21:47:14
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sklearn.feature_extraction
模块可用于以机器学习算法支持的格式从原始数据集(如文本和图像)中提取特征。
**注意：**特征提取与
特征选择
有很大不同：前者是将任意数据(例如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征。后者是一种应用在这些特征上的机器学习技术。
1. 从字典加载特征(Loading features from dict
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2023-11-30 09:05:30
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# CNN特征提取的探索之旅
卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中最常用的架构之一，特别在计算机视觉任务中取得了显著的成功。本文将探讨如何利用CNN进行特征提取，并通过Python代码示例进行演示。我们还将通过旅行图和类图来帮助阐明这一过程。
## 什么是特征提取？
特征提取是机器学习中的一个重要步骤，它的目标是将原始数据转换为模型可以理解的形式。在计算机视觉中，这通常涉及从图像中提取有用
# 教你实现 Python 特征提取算法
特征提取是机器学习中一个重要的步骤，可以将原始数据转化为模型能够理解的形式。对于初学者，理解特征提取的概念及其实现过程往往是一个挑战。本文将以 Python 为例，带你逐步实现特征提取算法，并为你详细解释每一步的代码和流程。
## 流程概述
在实现特征提取之前，我们需要明确整个流程。以下是实现特征提取的步骤：
| 步骤 | 详细内容
# MFCC特征提取与应用
梅尔频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficients，简称MFCC）是一种在音频信号处理中常用的特征提取方法，广泛应用于语音识别、音乐分类等领域。本文将讲解MFCC的基本原理，并提供Python代码示例，以及相关流程图和关系图，帮助您更好地理解MFCC特征提取的过程。
## MFCC的基本原理
MFCC通过模拟人耳的听觉特性，将
HOGHOG 特征, histogram of oriented gradient, 梯度方向直方图特征, 作为提取基于梯度的特征, HOG 采用了统计的方式(直方图)进行提取. 其基本思路是将图像局部的梯度统计特征拼接起来作为总特征. 局部特征在这里指的是将图像划分为多个Block, 每个Block内的特征进行联合以形成最终的特征.1.将图像分块: 以Block 为单位, 每个Block以一定的
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2023-10-16 18:29:00
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