Halcon图像匹配中，主要分为像素匹配和特征匹配 最近，学完像素匹配，开始学特征匹配。 故现在将，保险丝特征匹配过程的代码及想法发出来。dev_close_window () //关闭窗口
read_image (Image0, 'C:/Users/Administrator/Desktop/HALCON图像处理/学习图像匹配/保险丝形状匹配/原图0.png')
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2024-10-11 06:50:20
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哈尔特征（Haar-like features） 是用于物体识别的一种数字图像特征。它们因为与哈尔小波转换 极为相似而得名，是第一种即时的人脸检测運算。 历史上，直接使用图像的强度(就是图像每一个像素点的RGB值)使得特征的计算强度很大。帕帕乔治奥等人提出可以使用基于哈尔小波的特征而不是图像强度[1
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2018-05-25 10:20:00
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特征哈希（Feature Hashing） Nov 20, 2014 在特征处理（Feature Processing）中我介绍了利用笛卡尔乘积的方法来构造组合特征。这种方法虽然简单，但麻烦的是会使得特征数量爆炸式增长。比如一个可以取N个不同值的类别特征，与一个可以去M个不同值的类别特征做笛卡尔乘积，就能构造出N*M个组合特征。 特征太多这个问题在具有个性化的问题里尤为突出。如果把用户id看成一
小波变换的基本思想是用一组小波函数或者基函数表示一个函数或者信号，例如图像信号。为了理解什么是小波变换，下面用一个具体的例子来说明小波变换的过程。1. 求有限信号的均值和差值 [例8. 1] 假设有一幅分辨率只有4个像素 的一维图像，对应的像素值或者叫做图像位置的系数分别为： &
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2023-11-03 07:39:40
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的大小，既可以确定非零值的位置范围的长度。大小的哈尔变换矩阵，大小的图像变换的结果。那么4×4 变换矩阵。
原创
2023-12-25 09:49:06
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# PyTorch中的哈尔小波变换
## 引言
小波变换是一种广泛应用于信号处理、图像分析、数据压缩等领域的技术。它能够有效提取信号中的特征，并以多尺度的方式表示数据。哈尔小波变换（Haar Wavelet Transform）是最简单且最常用的小波变换之一。本文将介绍如何在PyTorch中实现哈尔小波变换，并使用示例代码进行演示。
## 什么是哈尔小波变换？
哈尔小波是一种离散的数学函数
原创
2024-09-08 04:53:01
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# 哈尔小波与Python实现
哈尔小波（Haar Wavelet）是一种非常基础的波形分析工具，它在信号处理和数据压缩中起着重要作用。哈尔小波的基本原理是将信号分解为多个频段，使得我们可以捕捉到信号的局部特征。这使得它在图像处理、语音信号分析和数据降噪等领域被广泛应用。本文将通过Python代码示例，带你了解哈尔小波的实现过程。
## 哈尔小波的基本原理
首先，让我们简单了解一下哈尔小波的
一、Hassion矩阵定义实值函数f(x)相对于n×1实向量x的二阶偏导是一个由n2个二阶偏导组成的矩阵，即（Hassion矩阵）： 根据
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2023-12-26 12:59:20
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小波变换网文精粹：小波变换和motion信号处理(八)八、Haar小波分解示例 假设我们有这样一个信号： 该信号长度为8，是离散的一维信号。我们要考虑的，就是如何用小波将其展开。为了方便讲解，我们考
在进行信号处理和数据压缩等领域，哈密尔顿小波变换（Haar Wavelet Transform）是一种常用的方法。本文将详细记录如何在 Python 中实现这项变换，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和扩展部署等全方位的内容。
## 环境预检
在进行 Python 哈尔小波变换之前，确保你的环境满足运行该算法的基本要求。以下是所需的硬件配置：
| 硬件项 | 配置
《中国新闻周刊》记者 曹然
发于2024.5.20总第1140期《中国新闻周刊》杂志
两年多以来，俄罗斯和乌克兰双方对一场局部战事的表述罕见地出现惊人的一致性。当地时间5月10日开始，俄罗斯军队在乌克兰哈尔科夫州北部发动了新攻势。俄方称，俄军在边境推进了超过5公里，占据了9个居民点，逼近了靠近边境的前哨城镇沃夫昌斯克。乌方亦称“情况明显恶化”，“俄罗斯取得了战术成功”，地方当局
原创
2024-06-18 15:40:43
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将最近所学opencv的图像处理做个小整理，下期打算整理视频处理的一些记录。1.使用OpenCV对图像进行Harris，SIFT特征点提取，并标注特征点更多可以了解 Harris角点检测和SIFT特征· 特征点是啥?图像处理中，特征点指的是图像灰度值发生剧烈变化的点或者在图像边缘上曲率较大的点(即两个边缘的交点)。图像特征点能够反映图像本质特征，能够标识图像中目标物体。通过特征点的匹配能够完成图像
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2024-07-30 12:48:32
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特征，判决，得到判决 1.什么是haar特征？特征 = 某个区域的像素点经过某种四则运算之后得到的结果。这个结果可以是一个具体的值也可以是一个向量，矩阵，多维。实际上就是矩阵运算 2.如何利用特征 区分目标？ 阈值判决，如果大于某个阈值，认为是目标。小于某个阈值认为是非目标。 3.如何得到这个判决？ 使用机器学习，我们可以得到这个判决门限 
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2024-04-01 05:58:57
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OpenCV与图像处理学习十二——图像形状特征之HOG特征一、图像特征理解1.1 颜色特征1.2 纹理特征1.3 形状特征1.4 空间关系特征二、形状特征描述2.1 HOG特征2.1.1 基本概念2.1.2 HOG实现过程2.1.3 代码实现 前面介绍了图像的基础知识、基本处理方法以及传统图像分割的应用，下面的笔记将介绍图像特征与目标检测部分的应用，知识脉络如下所示：一、图像特征理解图像特征是图
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2024-04-23 21:30:39
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一般用法为： 基于Haar特征Adaboost人脸检测级联分类，称haar分类器。目前只介绍下Haar特征和积分图，其他的还未深入。1.Haar特征 什么是特征，特征就是分类器的输入。 把它放在以下的情景中来描写叙述，如果在人脸检測时我们须要有这么一个子窗体在待检測的图片窗体中不断的移位滑动，子窗体每到一个位置，就会计算出该区域的特征，然后用我们训练好的级联分类器对该特征进行筛选，一旦该特征通
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2024-04-06 09:26:22
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目标• 联合使用特征提取和 calib3d 模块中的 findHomography 在复杂图像中查找已知对象。基础还记得上一节我们做了什么吗？我们使用一个查询图像，在其中找到一些特征点（关键点），我们又在另一幅图像中也找到了一些特征点，最后对这两幅图像之间的特征点进行匹配。简单来说就是：我们在一张杂乱的图像中找到了一个对象（的某些部分）的位置。这些信息足以帮助我们在目标图像中准确的 找到（查询图像
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2024-06-22 18:47:36
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Hog特征什么是Hog特征？Hog特征属于特征的一种，因此也是一种计算结果。我们在【OpenCV14：Haar特征】中可以知道，Haar特征是由模板计算出来的结果，Hog特征与其不同的是，其在经过模板计算时更复杂，还需要进一步的运算。首先陈述一下如何计算Hog特征：1、模块划分 图1 如上图所示，白色底板作为一张
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2024-04-29 15:25:20
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#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
typedef struct
{
int weight; //权值
int parent; //父结点序号
int left; //左子树序号
int right; //右子树序号
}HuffmanTree;
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2024-07-19 10:35:43
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文章目录一、图像特征-harris角点检测什么是图像角点基本原理代码实现二、SIFT特征提取SITF概述图像尺度空间图像金字塔高斯差分金字塔（DOG）DoG空间极值检测代码实现 一、图像特征-harris角点检测什么是图像角点 角点检测 (Corner Detection) 是图像的重要特征.。角点可以帮助我们实现图像对其, 图像拼接, 目标识别等等重要用途。在角点的地方，无论你向哪个方向移动
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2024-03-05 23:03:05
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特征，也称 兴趣点 或 关键点，如下所示：蓝框内区域平坦，无特征；黑框内有“边缘”，红框内有“角点”，后二者都可视为“特征” 角点作为一种特征，它具有 旋转不变性，当图像旋转时，代表角点响应函数 R 的特征椭圆，其形状保持不变 &nb
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2023-07-13 19:58:54
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