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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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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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
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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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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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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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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特征提取——纹理特征
LBP图像特征
图像处理之特征提取（二）之LBP特征简单梳理<br>
https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details/72859957<br>
https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929531<br>
LBP特征理解。&l
原创
2023-06-05 20:16:27
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机器学习最主要就是特征提取和特征分类。提取的特征的好坏，直接影响这分类的结果判断，所以在整个系统中占有很重要的位置。所提取的特征要在能表征物体特征的基础上，尽量做到维数少，易于计算和存储。常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征等。（1）颜色特征 特点：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。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像
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2023-12-14 19:34:13
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一幅图像的纹理是在图像计算中经过量化的图像特征。图像纹理描述图像或其中小块的空间颜色分布和光强分布。基于结构的方法和基于统计数据的方法。一个基于结构的纹理特征提取方法是将所要检测的纹理进行建模，在图像中搜索重复的模式。该方法对人工合成的纹理识别效果较好。但对于交通图像中的纹理识别，基于统计数据的方法效果较好。1 LBP纹理特征 &
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2023-08-05 10:49:55
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文章目录1.基础介绍2.局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）编码介绍3.使用`skimage`求`lbp`参考资料 欢迎访问个人网络日志??知行空间??1.基础介绍局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）是一种用于图像处理和计算机视觉中的特征描述符。它通过将每个像素与其周围像素进行比较，并将结果编码为二进制数来描述图像的纹理信息。LBP最初
特征提取——局部特征
<!--more-->
LOG,HOG,DOG微分算子在近圆的斑点检测方面效果很好
HOG特征
https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details/72850511
https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348/
总结：Dalal提出的Hog特征
原创
2023-05-12 15:13:32
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## 纹理特征提取 LBP Python OpenCV 实现
在计算机视觉与图像处理领域，纹理特征提取是一个重要的环节。不同的图像可以展现不同的纹理特征，通过这些特征，我们可以进行图像分类、目标检测等多种应用。其中，局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）是一种经典且广泛应用的纹理特征提取方法。本文将介绍如何利用Python和OpenCV实现LBP纹理特征提取。
##
基于 GLCM 的 14 个纹理特征中，仅有 4 个特征( 角二阶矩、对比度、逆差分矩、相关性) 是不相关的： ( 1) 对于计算窗口 N 的选取，不宜过大或过小，过大将导致计算和存储量大，但过小又导致不能包含完整的纹理信息。一般而言，当图像大小确定后，计算窗口就随之确定，除非对图像分块处理或者确定图像的ROI ( Region Of Interest) 区域后再提取 GLC
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2024-10-18 08:55:52
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在这篇博文中，我将和你分享如何通过 Python 实现“纹理特征提取”。纹理特征提取广泛应用于计算机视觉领域，比如图像处理、医学影像分析和模式识别等，准确提取纹理特征不仅能提升图像分析的效率，还能显著提高后续任务的准确性。
### 背景定位
在某次项目中，我们需要处理大量医学影像，提取出关键纹理特征以便后续分析。随着项目的推进，特征提取的需求不断增加，而数据量也在快速扩大。这造成了处理时间过长
opencv 纹理对象的实时姿态估计 PLY网格模型 三维纹理 ORB鲁棒匹配 PnPRansac 卡尔曼滤波去除错误的姿态估计github# 纹理对象的实时姿态估计 [官方参考](https://docs.opencv.org/trunk/dc/d2c/tutorial_real_time_pose.html) # 运行 一、生成物体三维纹理模型数据 ==
coarseness.m%graypic为待处理的灰度图片，2^kmax为最大窗口 function Fcrs=coarseness(graypic,kmax) %获取图片大小 [h,w]=size(graypic); %平均灰度值矩阵A A=zeros(h,w,2^kmax); %计算有效可计算范围内每个点的2^k邻域内的平均灰度值 for i=2^(kmax-1)+1:h-2^(k
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2023-09-09 02:06:43
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图像局部特征提取算子介绍及实现
原创
2021-12-23 16:34:19
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获取代码方式1：完整代码已上传我的资源：【纹理特征提取】基于matlab局部二值模式LBP
原创
2022-07-11 06:43:18
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