文章目录前言一、为什么要进行批处理二、具体步骤1.选择输入图像所在路径2.选择输出图像保存路径3.批量读取图像、处理，输出（以提取边缘特征为例）4.完整代码三、实验演示总结参考博客 前言最近在复现论文，其中有一个环节是对图像进行特征提取，因为图像太多所以需要进行批处理。一、为什么要进行批处理在大部分图像处理任务中，第一步是对所需算法进行研究，在这一过程往往只针对一张或者少量图像进行处理，研究算法
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2024-07-31 11:41:26
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# Java OpenCV 图像特征提取
图像特征提取是计算机视觉中的一个核心任务，它的目标是从图像中提取出对理解其内容有帮助的信息。这对于对象识别、图像分类等任务至关重要。本文将介绍如何在 Java 中使用 OpenCV 来进行图像特征提取，并通过代码示例来展示整个过程。
## OpenCV简介
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开
原创
2024-10-24 05:55:19
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常见的几种图像特征提取算法1. LBP算法(Local Binary Patterns,局部二值模式)2.HOG特征提取算法（Histogram of Oriented Gradient）3.SIFT算子（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征变换） 1. LBP算法(Local Binary Patterns,局部二值模式)LBP算子是一种用来描述图像
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2023-08-15 09:42:53
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点特征学习目标理解图像的特征知道图像的角点1 图像的特征大多数人都玩过拼图游戏。首先拿到完整图像的碎片，然后把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅图像。如果把拼图游戏的原理写成计算机程序，那计算机就也会玩拼图游戏了。在拼图时，我们要寻找一些唯一的特征，这些特征要适于被跟踪，容易被比较。我们在一副图像中搜索这样的特征，找到它们，而且也能在其他图像中找到这些特征，然后再把它们拼接到一起。我们的这些
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2024-05-20 23:08:52
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作者：zhliang
图像特征检测总结 Sobel算子 Sobel算子用多项式计算来拟合导数计算，可以用OpenCv中的cvSobel函数或者EmguCv中的Image<TColor,TDepth>.Sobel方法来进行计算。需要注意的是，xorder和yorder中必须且只能有一个为非零值，即只能计算x
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2024-07-31 17:22:19
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自动化特征提取器：图像特征提取和深度学习视觉和声音是人类固有的感觉输入。我们的大脑是可以迅速进化我们的能力来处理视觉和听觉信号的，一些系统甚至在出生前就对刺激做出反应。另一方面，语言技能是学习得来的。他们需要几个月或几年的时间来掌握。许多人天生就具有视力和听力的天赋，但是我们所有人都必须有意训练我们的大脑去理解和使用语言。有趣的是，机器学习的情况是相反的。我们已经在文本分析应用方面取得了比图像或音
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2024-05-20 23:07:18
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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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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。人眼可以看到图像这种视觉信息，但这种信息并不能让计算机“看见”，即计算机并不能处理这种信息。想要让计算机“看见”，就要求我们将图像的视觉信息转化成计算机能够识别和处理的定量形式。这就是图像特征提取，传统的特征提取方法分为两个类别，分别是基于结构形态的特征提取与基于几何分布的特征提取。基于结构形态的特征提取通常情况下，基于结构形态的特征
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2024-03-12 07:27:25
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文章目录特征是什么？图像特征的操作步骤常见的特征提取方法：其他常用的特征检测算法 特征是什么？常见的特征有：边缘、角，区域； 图像特征的操作步骤目前图像特征的提取主要有两种方法：传统图像特征提取方法 和 深度学习方法。传统的特征提取方法：基于图像本身的特征进行提取；深度学习方法：基于样本自动训练出区分图像的特征分类器；传统的图像特征提取一般分为三个步骤：预处理、特征提取、特征处理；然后在利用机器
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2023-11-20 10:18:37
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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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目录1.轮廓检测的原理和步骤 2. 轮廓检测的参数和方法3.轮廓绘制的参数和方法4.代码示例OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的开源库，提供了丰富的功能和工具来处理图像数据。其中，轮廓检测是一项重要的技术，用于识别图像中的对象边界并进行进一步的分析和处理。本文将介绍OpenCV中轮廓检测和绘制的基本原理和方法。1.轮廓检测的原理和步骤 轮廓检测的原理是通过检测
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2024-10-11 09:34:50
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这次出一个数字图像处理合集，用的是opencv3.4.6+vs2017版本。本合集逐渐深入，分为环境配置及入门、几何变换、图像增强、图像分割、形态学处理、图像特征和车流量统计部分。 本合集适合数字图像处理的初学者。1、配置图像处理编程环境步骤： 将opencv3.4.6解压到安装目录之后，打开VS2017，新建Windows桌面控制台程序，在属性管理器上点出Microsoft.Cpp.x64.us
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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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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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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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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文章目录1. 图像特征提取的方法a. 霍夫变换b. Harris角点c. Harr特征Harr-Like特征Harr分类器 1. 图像特征提取的方法a. 霍夫变换首先，用极坐标系表示直线，那么直线的检测就变为了检测直线的参数：p,theta。 接着转换到霍夫空间，笛卡尔坐标系的一个直线，变为霍夫空间的一个点，点出现的频次越高，说明为直线的概率越大。霍夫变换的算法步骤：b. Harris角点重点：
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2024-06-09 10:03:47
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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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