2.2 特征工程介绍2.2.1 为什么需要特征工程（Feature Engineering）2.2.2 什么是特征工程特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。 意义：会直接影响机器学习的效果。sklearn ：特征工程 pandas：数据清洗、数据处理特征工程包含的内容：特征抽取/提取、特征预处理、特征降维2.3.1 特征抽取/提取：机器学习算法
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2023-11-18 22:14:32
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目录前言一、本文采用的数据库二、数据读取部分1.训练部分 2.预测部分3.训练部分数据读取三、hog特征提取部分1.训练部分的hog特征提取2.预测部分单张图像的hog特征提取四、各类算法（SVM,KNN,随机森林等）1.训练部分（训练集和测试集的划分）2.各类算法：（1）SVM支持向量机(2) KNN（3）随机森林（4）朴素贝叶斯
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2023-12-12 23:00:27
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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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# 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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原文地址：opencv特征提取作者：C吉羊特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定
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2023-01-05 13:10:47
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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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opencv--图像特征提取与描述1.图像的特征2. Harris和Shi-Tomas算法2.1 Harris角点检测2.1.1 原理2.1.2 实现2.2 Shi-Tomasi角点检测2.2.1原理2.2.2 实现3.SIFT/SURF算算法3.1SIFT算法3.1.1 SIFT原理3.1.2 SIFT算法基本流程3.1.3 尺度空间极值检测3.1.4 关键点定位3.1.5 关键点方向确定3.
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2023-07-11 23:41:04
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一：前言特征检测是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征检测的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。在opencv中，我们常用的特征检测算法有SIFT，SURF以及HOG，LBP，Haar特征检测等等，下面我们将分别介绍这几个算法。篇幅有点长，我尽量每个地方都能说到，有错误的地方还
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2024-05-24 06:14:59
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看到OpenCV2.4.6里面ORB特征提取算法也在里面了，套用给的SURF特征例子程序改为ORB特征一直提示错误，类型不匹配神马的，由于没有找到示例程序，只能自己找答案。 （ORB特征论文：ORB： an efficient alternative to SIFT or SURF.点击下载论文） 经过查找发现： 描述符数据类型有是float的，比如说SIFT，SURF描述符，还有是uchar的
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2024-07-29 13:24:50
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1.FAST（featuresfrom accelerated segment test）算法特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术。在物体检测，视觉跟踪，三维常年关键等领域都有很广泛的应用。很多传统的算法都很耗时，而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步，得不偿失。FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法，只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点，简单，有效。&
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2024-05-27 15:10:56
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hog是一个基于梯度的直方图提取算法，用于人体检测十分有效。在opencv2.2+版本里面已经实现。封装在HOGDescriptor类里。hog其实就是对一副图片的指定大小区域进行梯度统计。可以直接调用。opencv把它过于复杂化了，用的时候分什么window，block，cell啥的。。。一大堆东西。这里有三篇很好的文章介绍一下。这篇文章就是对window，block，cell的解释http:/
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2024-05-27 20:50:14
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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
参考：画直线 C语言图像读取及基本操作 ORB特征 利用C语言，实现一个简单的ORB特征提取、描述子构造及匹配的程序，这是之前完成的一项大作业的初步版本，分享到博客里，供大家交流，实现完整版的ORB特征版本要复杂一些。这个版本严格来说不算是对ORB特征的复现，如果仔细看代码，ORB中的R（旋转）是没有实现的，因此从可视化效果来看，还是存在一些错误的匹配，这个程序的主要
1、概述 案例：使用OpenCV的Haar特征数据检测人脸。 相关API介绍 1.使用CascadeClassifier类 2.使用其load方法加载特征文件 3.使用其detectMultiScale方法在多尺度空间进行检测，其中该参数解释如下：/** @brief Detects objects of different sizes in the input image.
# 使用Java和OpenCV进行特征提取
随着计算机视觉和图像处理的广泛应用，特征提取技术在图像分析中扮演了重要角色。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Java结合OpenCV库进行特征提取，并通过示例代码进行演示。
## 什么是特征提取？
特征提取是计算机视觉中的一个关键步骤，其目的是从图像中提取出有用的信息和模式。这些特征可以用于图像分类、对象检测以及图像匹配等任务。常见的特征提取方法包
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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思路：思路很简单，前面有一篇讲了如何利用3000fps检测人脸特征点，把特征点检测出来之后，就有了人脸的大概轮廓。如下图。 上图只是显示了部分特征点，从0-16个特征点可以知道大概的脸型。 但是还有上半部分没有特征点，无法确定头发部分。怎么办呢？通过查看文献，其中这篇论文《Face Image Quality Assessment Based on Learning to Rank》提到了一个
使用开源人脸特征提取器进行脸部颜值评分，特征提取网络为：dlib_face_recognition_resnet_model_v1。仅为模型实战，未研究人脸颜值相关知识。
本文仅为模型应用实战，而非颜值研究，所得结果仅供娱乐，仅供参考。方法也仅供参考。一般而言，数据量越大，结果越接近正常人审美。由于本次数据量较小，故仅为实验。使用环境：ubuntu14.
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.
文章目录0 前言1 课题背景2 效果展示3 具体实现3.1 图像对比过滤3.2 图像二值化3.3 图像侵蚀细化3.4 图像增强3.5 特征点检测4 OpenCV5 最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享
