目录特征点检测描述子计算特征点匹配绘图各类函数的一些从属关系特征点检测 特征点检测是指利用detecter去检测图像中感兴趣的点，一般指角点，边缘点等等，其中各类特征点的也有不同的定义方式，譬如角点有harris角点，FAST角点等等。以FAST角点为例（FAST角点属于ORB特征）。 步骤1：定义KeyPoint容器； KeyPoint是C++中的一个模板类。可以理解为一种特殊的数据结
转载
2024-04-14 17:12:14
155阅读
前面描述角点检测的时候说到,角点其实也是一种图像特征点,对于一张图像来说,特征点分为三种形式包括边缘,焦点和斑点,在OPENCV中,加上角点检测,总共提供了以下的图像特征点检测方法FASTSURFORBBRISKKAZEAKAZEMESRGFTT good feature to tackBob斑点STARAGAST 接下来分别讲述这是一种图像特征检测算法,但是首先,需要了解OPENCV的一种
一、概述谷歌人脸识别算法，发表于 CVPR 2015，利用相同人脸在不同角度等姿态的照片下有高内聚性，不同人脸有低耦合性，提出使用 cnn + triplet mining 方法，在 LFW 数据集上准确度达到 99.63%。通过 CNN 将人脸映射到欧式空间的特征向量上，实质上：不同图片人脸特征的距离较大；通过相同个体的人脸的距离，总是小于不同个体的人脸这一先验知识训练网络。三、FaceNet
转载
2024-07-04 18:59:28
204阅读
特征抽取简介将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征，具体如下几个方面： 1、字典特征提取(特征离散化) 2、文本特征提取 3、图像特征提取（深度学习部分，本文介绍机器学习部分）特征抽取API：sklearn.feature_extraction字典数据特征抽取API介绍：sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=True,…
转载
2024-07-15 06:44:36
280阅读
文章目录一、安装 dlib和 opencv1.dlib简介2.安装 dlib3.安装opencv二、采集人脸信息、绘制68个特征点三、给人脸绘制一幅墨镜总结参考 一、安装 dlib和 opencv1.dlib简介Dlib是一个包含机器学习算法的C++开源工具包。Dlib可以帮助您创建很多复杂的机器学习方面的软件来帮助解决实际问题。目前Dlib已经被广泛的用在行业和学术领域，包括机器人，嵌入式设备
转载
2024-06-07 11:29:10
450阅读
Opencv特征提取与目标检测03：自定义角点检测器介绍基于harris角点检测理论与ShiTomasi检点检测理论，我们可以通过获取矩阵M的两个特征值以及qualityLevel的值，动态设计计算阈值T的公式，来选择我们需要的有效角点。相关API参数说明基本与我上一篇博客讲的参数意义相同，这里讲一下两个API output的图像。第一个API 基于harris角点检测理论的，输出的图像dst必须
转载
2023-12-25 19:31:59
166阅读
在本期中，我将利用OpenCV实现一个简单的人脸识别，其中我们用到的权重文件，大家自行下载效果：我们本期主要用的是cv2.detectMultiScale()这个函数，cv2.detectMultiScale是Opencv中做人脸检测的时候的一个级联分类器。Haar特征Haar特征是一种反映图像的灰度变化，像素分模块求差值的一种特征。它分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。用黑白两种
转载
2024-06-23 06:03:31
184阅读
//-----------------------------------【程序说明】----------------------------------------------
// 程序名称:：《【OpenCV入门教程之十七】OpenCV重映射 & SURF特征点检测合辑 》
//---------------------------------------------------
# 提取图片特征向量的方法与应用
在图像处理和计算机视觉领域，提取图像的特征向量是一个非常重要的任务。特征向量可以用来描述图像的特征，如颜色、纹理、形状等，从而实现图像分类、检索、识别等应用。本文将介绍使用Python提取图片特征向量的方法，并给出相应的代码示例。
## 图片特征向量提取方法
在图像处理中，常用的图片特征向量提取方法包括直方图特征、颜色直方图、边缘直方图等。其中，颜色直方图是
原创
2024-06-03 03:55:06
204阅读
1、举例：实例化一个对象 1、对象的创建 Java堆创建对象时分配内存空间的方法：指针碰撞：指针向空闲空间移动和对象内存大小相等的距离 空闲列表：从空闲列表里面选择一个足够大的空间分配给对象 对象创建的线程安全性：当使用指针碰撞进行对象内存分配的时候，如果给对象A分配了内存，指针还没来得及修改，又为对象B分配了内存。方案一：对分配内存空间操作进行
转载
2024-10-16 06:44:41
24阅读
# Java 图片特征向量提取指南
在计算机视觉的领域，提取图片的特征向量是分析图像的重要步骤。特征向量可以用于图像分类、匹配和检索等任务。本文将带领你了解如何用 Java 实现图片特征向量的提取，成为这一领域的入门者。
## 1. 整体流程
下面是整个过程的一个简要步骤表：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 负责人员 | 完成时间 |
|--------
在当今的技术环境中，提取特征向量是机器学习和数据分析中至关重要的一步。本文将深入探讨在 ARM 环境中如何使用 Java 提取特征向量，通过多个基础结构来帮助大家理解和实现这一过程。
### 版本对比
在 ARM 架构上运用 Java 提取特征向量的过程，其版本变化涉及到多个方面，包括性能优化和功能增强。以下是历史版本的演进，以及新旧版本之间的特性差异。
```mermaid
timeli
前言点和线是做图像分析时两个最重要的特征，而线条往往反映了物体的轮廓，对图像中边缘线的检测是图像分割与特征提取的基础。文章主要讨论两个实际工程中常用的边缘检测算法：Sobel边缘检测和Canny边缘检测，Canny边缘检测由于算法复杂将在另一篇文章中单独介绍，文章不涉及太多原理，因为大部分的图像处理书籍都有相关内容介绍，文章主要通过Matlab代码，一步一步具体实现两种经典的边缘检测算法。Sobe
摘要：正所谓学以致用，在长期以来的学习过程中，我们真正能够将所学到的知识运用到生活中的能有多少，我们对课本上那些枯燥的公式虽牢记于心，却不知道它的实际用途。在学习了矩阵论以来，虽然知道很多问题的求法，就如矩阵特征值和特征向量，它们有何意义我们却一点不知。我想纯粹的理知识已经吸引不了我们了，我们需要去知道它们的用途，下面就让我们一起来看看矩阵特征值与特征向量在图像处理中是如何发挥它们的作
转载
2024-07-23 15:58:05
93阅读
本文主要讲述如何根据音频信号提取 MFCC 和 FBank 特征，这也是目前在语音识别任务中使用最广泛的两种特征。
人类的语音信号的频率大部分在 10000Hz 以下，根据奈奎斯特采样定理，20000Hz 的采样率就足够了。电话传输的带宽只有 4000Hz，因此电话信号的采样率为 8000Hz，如 Switchboard 语料。我们通常使用麦克风进行音频录制的采样率为 16
数据集机器学习的数据文件：csv 可用数据集合：scikit-learn 数据量小，方便学习UCI 收集的数据集多Kaggle 竞赛平台，科学家提供数据集数据结构构成与数据清洗结构：特征值 + 目标值数据预处理： 缺失值，数据转换==》使用pandas进行处理重复值：对于机器学习，重复值需要进行去重。数据清洗：特征工程对特征进行处理的过程。将原始数据转换为更好代表模型的潜在问题的特征的过程，从而可
转载
2024-03-28 11:23:03
47阅读
什么是人脸识别人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。目前的人脸识别技术已经非常成熟了，还发展成3D人脸识别。而且现在各大厂商也都提供了人脸识别的API接口供我们调用，可以说几行代码就可以完成人脸识别。但是人脸识别的根本还是
一、概述 案例：使用eigen函数输出一组数据的特征向量及特征值 API介绍：eigen(InputArray src, OutputArray eigenvalues,
OutputArray eigenvectors = noArray());
src:输入数据
eigenValues：输出的特征值矩阵
eigenvectors：输出的特征向
转载
2023-06-28 18:23:05
145阅读
因为要对一个矩阵求特征向量矩阵和特征值，本想使用MTL库，因为MTL从成熟程度和运算效率都有保证，没想到使用MTL库求特征向量矩阵和特征值还要依赖其它库，只好另辟蹊径了。幸好我找到了OpenCV，一个由intel资助的开源库，全称叫Open Source Computer Vision Library(大意就是开源计算机视觉库吧)。 要下载OpenCV库，可以从OpenCV中文站上下载，
转载
2024-05-13 15:59:09
62阅读
引言假设你看到一只猫的图像，在几秒钟内，你就可以识别出来这是一只猫。如果我们给计算机提供相同的图片呢？好吧，计算机无法识别它。也许我们可以在计算机上打开图片，但无法识别它。众所周知，计算机处理数字，它们看到的和我们不同，因此计算机处理的一切都应该用数字来表示。我们如何用数字表示图像？图像实际上由数字组成，每个数字代表颜色或亮度。不幸的是，当我们要执行一些机器学习任务（例如图像聚类）时，这种表示形式
转载
2024-07-01 06:29:05
63阅读
