opencv学习笔记D01 文章目录opencv学习笔记D01一、图片读取二、图片保存三、图片展示四、图片缩放五、四种常用插值方式的比较1、最近邻插值2、双线性插值3、区域插值4、三次样条插值我是尾巴： opencv，Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可
目录一、背景介绍1.1 什么是纹理特征？1.2 纹理描述方法二、基于python的LBP算法说明及实现2.1 LBP特征提取的一般步骤2.2 原始LBP2.3 圆形LBP算子2.5 旋转不变性2.4 等价模式和混合模式三、基于python-skimage的LBP实现四、基于python-opencv的LBP实现参考 一、背景介绍LBP特征曾广泛应用在人脸检测中，但随着深度学习的发展，其竞争力有所
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2024-05-14 22:30:28
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图像特征提取与描述图像特征纹理特征引入Harris 角点检测OpenCV 中的 Harris 角点检测亚像素级精确度的角点Shi-Tomasi 角点检测 & 适合于跟踪的图像特征 图像特征主要有图像的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征。 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；纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质；形状
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2023-11-03 09:43:48
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如今，增强现实是计算机视觉和机器人领域的热门研究课题之一。增强现实中最基本的问题是估计相机姿态对物体的尊重，在计算机视觉区域的情况下，稍后进行一些 3D 渲染，或者在机器人的情况下，获得物体姿势以抓住它并进行一些操作。然而，这不是一个需要解决的微不足道的问题，因为图像处理中最常见的问题是应用大量算法或数学运算来解决人类基本且直接的问题的计算成本。目标在本教程中，将介绍如何构建一个实时应用程序来估计
目录前言课题背景和意义实现技术思路一、纹理特征描述与分类算法二、 OpenCV 红枣纹理特征检测实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力
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2024-04-02 12:02:18
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纹理特征总述1、纹理特征简介2、纹理的有关定义3、纹理特征的特点优点缺点4、纹理特征提取方法的分类4.1 统计方法4.1.1 GLCM方法（空间灰度共生矩阵）4.1.2 半方差图4.1.3 纹理谱方法（如LBP）4.2 几何法4.3 模型法4.3.1 随机场模型方法1 马尔科夫随机场模型法（MRF）2 Gibbs随机场模型法4.3.2 分型模型法4.4 信号处理法4.5 结构分析法5、小结 1、
特征提取之LBP特征 局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)是一种描述图像纹理特征的算子，它具有旋转和灰度不变性。一般不将LBP图谱作为特征向量用于分类识别，而是采用LBP特征值谱的统计直方图作为特征向量用于分类识别。 1.LBP特征算子1.1原始LBP 原始LBP是在3*3的窗口内，以窗口中心元素为阈值，比较周围8个像素，若大于中心像素点，则标记为1，否则为0。然后这8
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2024-03-19 19:10:34
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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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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
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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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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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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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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“拍立淘”“一键识花”“街景匹配”……不知道大家在使用这些神奇的功能的时候，有没有好奇过它们背后的技术原理？其实这些技术都离不开最基本的图像检索技术。本篇文章我们就将对这一技术的原理进行介绍，并通过一个简单的Python脚本来实现一个最基本的图像检索demo。 ▌图像特征 首先我们需要明白图像特征是什么以及它的使用方法。图像特征是一种简单的图像模式，基于这种模式我们可以描述我们在图
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2024-05-09 12:16:51
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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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文章目录一、介绍二、特征提取的方法1 HOG2 LBP3 SIFT三、特征转换 一、介绍图像特征工程是图像处理中的一个重要环节，是将图像转换为计算机可以理解的数值特征的过程，通过对图像特征检测后，还可以使用其他算法，如SVM、KNN等进行图像分类，或者进行关键点匹配。通常图像特征工程分为两个主要的部分:特征提取和特征转换特征提取: 这一部分主要是提取图像中有用的信息，如SIFT,SURF,HOG
纹理是一种反映图像中同质现象的视觉特征，它体现了物体表面的具有缓慢变化或者周期性变化的表面结构组织排列属性。纹理具有三大标志：某种局部序列性不断重复；非随机排列；纹理区域内大致为均匀的统一体。纹理通过像素及其周围空间邻域的灰度分布来表现，即局部纹理信息。局部纹理信息不同程度的重复性，即全局纹理信息。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区域的空间颜色分布和光强分
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2023-09-08 23:32:09
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2017-06-04 19:28:00
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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。
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