ORB特征是目前最优秀的特征提取与匹配算法之一，下面具体讲解一下： 特征点的检测图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点，如轮廓点，较暗区域中的亮点，较亮区域中的暗点等。ORB采用FAST（features from accelerated segment test）算法来检测特征点。这个定义基于特征点周围的图像灰度值，检测候选特征点周围一圈的像素值，如果候选点周围领域内有足够
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2023-11-28 13:25:36
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关键点 Oriented FASTFAST关键点图像金字塔解决实现尺度不变性灰度质心法解决旋转不变性link1link2
原创
2023-01-20 09:28:10
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1.背景介绍图像特征提取是计算机视觉领域的核心技术之一，它涉及到对图像进行预处理、特征提取、特征表示和特征匹配等多个环节。图像特征提取的目的是将图像中的信息抽象为人类可以理解的形式，以便于进行图像识别、图像分类、目标检测等高级视觉任务。在过去的几十年里，图像特征提取的方法和技术不断发展，从传统的边缘检测、颜色分析、纹理分析等手工方法，逐渐发展到现代的深度学习、卷积神经网络等自动学习方法。这些方法各
ORB算法的概述：ORiented Brief的简称，是Brief的改进版本，ORB算法的综合性能在各种测试中都比较于其他的特征提取算法都是最优的，引出ORB描述子，必须先要从Brief描述子入手1.关于Brief描述子，这个特征描述子的提出
原创
2021-07-21 16:30:34
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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.
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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# 教你实现 Python 特征提取算法
特征提取是机器学习中一个重要的步骤，可以将原始数据转化为模型能够理解的形式。对于初学者，理解特征提取的概念及其实现过程往往是一个挑战。本文将以 Python 为例，带你逐步实现特征提取算法，并为你详细解释每一步的代码和流程。
## 流程概述
在实现特征提取之前，我们需要明确整个流程。以下是实现特征提取的步骤：
| 步骤 | 详细内容
opencv SURF体征点检测并绘制：//绘制特征点
int extractFeatureDemo1()
{
Mat src = imread("test.jpg", IMREAD_COLOR);
if (src.empty())
{
printf("could not load image...\n");
return -1;
}
namedWindow("input ima
一、步骤二、代码三、部分结果展示3.1 使用Sobel算子且方向为vertical，进行边缘检测3.2 特征点提取（部分）3.3 特征点匹配一、步骤Step1：读取彩色图片 1.新建实验用的文件夹，准备好实验用到的图片，在MATLAB2021a软件中编写相关脚本文件。 2.清理变量空间以及命令行。 3.用imread()函数读取彩色图片，使用imfu
原创
2022-11-10 10:42:10
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文章目录4.4 特征工程-特征提取学习目标1 特征提取1.1 定义1.2 特征提取API2 字典特征提取2.1 应用2.2 流程分析2.3 总结3 文本特征提取3.1 应用3.2 流程分析3.3 jieba分词处理3.4 案例分析3.5 Tf-idf文本特征提取3.5.1 公式3.5.2 案例3.6 Tf-idf的重要性4 小结 4.4 特征工程-特征提取学习目标了解什么是特征提取知道字典特征提
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2024-07-31 18:15:01
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有关本篇文章的课件大家可以参考这个链接：https://www.icourse163.org/learn/BIT-1001872001?tid=1001965001#/learn/content?type=detail&id=1002854140&cid=1003246094，数据集和slide的获取可以查看本专辑case 0中的相应链接。 下面简单地介绍一下代码（其实就是给原来的
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2023-07-02 20:49:17
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Oriented FAST and Rotated BRIEF这篇文章我们将介绍一种新的具有局部不变性的特征 —— ORB特征，从它的名字中可以看出它是对FAST特征点与BREIF特征描述子的一种结合与改进，这个算法是由Ethan Rublee,Vincent Rabaud,Kurt Konolige以及Gary R.Bradski在2011年一篇名为“ORB：An Efficient Alter
简单的来说，就是将一类的图片最后拼接成为这样的结果这个图片有点大呀。基本步骤：1、halcon进行仿射变化进行镜头畸变。这个可以参考halcon中一个二维码畸变的例子；2、基于模版匹配找出偏移值，然后进行拼接。这个可以参考halcon中一个拼接的例子；3、对交接处进行融合，这个是本文的关键。首先，这个融合halcon中是没有方法的，所以要自己实现。首先要看论文《基于Halcon的图像拼接算法研究_
详解SIFT, SURF, ORB, FAST 特征提取算法比较在计算机视觉领域中，特征提取是一项重要的任务，可以用于图像匹配、目标识别、图像拼接等应用。SIFT、SURF、ORB和FAST是广泛使用的特征提取算法。在本文中，我们将详细比较这些算法并讨论各自的优缺点。1. SIFT (尺度不变特征变换)SIFT算法由Lowe在1999年提出，被广泛应用于图像特征提取和匹配。它具有旋转不变性和尺度不
原创
2024-01-20 20:15:45
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HTK特征提取工具HCopy主要调用了HParm.c和HSigP.c这两个C文件里面的函数来实现了原始波形信号到MFCC的转换。特征提取的数据全部放在内存中处理，函数调用过程如下：main()->OpenSpeechFile->OpenParmFile->OpenBuffer->OpenAsChannel->FillBufFromChannel->GetFram
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2024-01-02 10:14:52
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使用pyradiomics提取影像组学特征【详细】最近由于项目需求要使用pyradiomics提取影像组学特征，网上阅读了很多别人的博客，学到一些，然后去查看了pyradiomics的官方文档，最后自己实现了特征的提取，写下此文记录，方便日后查看。首先放上官方文档：https://pyradiomics.readthedocs.io/ 和pyradiomics源代码地址：https://githu
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2024-08-23 20:56:28
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ORB 主要特性实验我们现在将探讨 ORB 算法的几个主要属性：尺度不变性旋转不变性光照不变性噪声不变性同样，为了更清楚地了解 ORB 算法的特性，在下面的示例中训练图像和查询图像将使用相同内容的图片。1. 尺度不变性ORB 算法具有尺度不变性。这意味着它能够检测图像中的对象，而不管其大小。为了验证这一点，我们现在将使用 Brute-Force 匹配器来匹配训练图像和查询图像之间的关键点。注意这里
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2024-03-13 16:26:46
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1.特征工程直接影响模型预测结果。python用sklearn库做特征工程两种文本特征抽取方法（Count, tf-idf）（1）特征抽取API（统计单词次数）sklearn.feature_extractionpython调用sklearn.feature_extraction 的DictVectorizer实现字典特征抽取# 字典特征抽取
def dictvec():
#
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2023-11-06 18:00:28
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语音信号处理之特征提取语音信号处理之特征提取要对语音信号进行分析，首先要分析并提取出可表示该语音本质的特征参数。有了特征参数才能利用这些特征参数进行有效的处理。根据提取参数的方法不同，可将语音信号分析分为时域，频域，倒频域，和其他域的分析方法。根据分析方法的不同，可将语音信号分析分为模型分析方法和非模型分析方法。本文主要以第一种分类方法。时域分析方法简单，计算量小，物理意义明确，但由于语音信号最最
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2023-12-27 09:34:46
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