1 #! /usr/bin/env python
2 #-*- coding: utf-8 -*-
3
4 importos, sys5
6 importOpenGL.GL as gl7 importglfw8 from ShaderProgram importShaderProgram9 importnumpy as np10 from ctypes importc_void_p11 from
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2023-07-02 20:34:10
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纹理识别主要由两部分组成：纹理特征提取和分类算法设计。近年来，研究人员主要围绕纹理特征提取进行工作展开，这是因为提取到的纹理特征的优劣直接影响后续的纹理分类效果。 目前常用的分类算法包括： (1)使用不同的距离衡量方法构造的最近邻(1NN)或K近邻(KNN)分类方法； (2)支持向量机(SVM)； (3)最近正则化子空间(NRS)。 在过去的几十年间，
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2023-09-25 07:47:45
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一、目的1、二维纹理映射学习，画一个顶点颜色和纹理混合的立方体；二、程序运行结果三、纹理映射的概念和原理1、使用纹理增加物体表面细节 使用纹理，将物体表面的细节映射到建模好的物体表面，这样不仅能使渲染的模型表面细节更丰富，而且比较方便高效。纹理映射就是这样一种方法，在程序中通过为物体指定纹理坐标，通过纹理坐标获取纹理对象中的纹理，最终显示在屏幕区域上，已达到更加逼真的效果。2、纹素(texel)
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2023-10-16 16:07:19
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# Python 纹理提取实现教程
## 引言
在计算机视觉与图像处理领域，纹理是物体表面的一种重要特征。通过有效的纹理提取方法，可以为图像分析、图像分类、目标检测等任务提供丰富的信息。本篇文章将指导你如何使用 Python 进行纹理提取，特别是使用卷积神经网络（CNN）和一些经典的图像处理技术。
## 流程图
我们将整个纹理提取的过程分为几个主要步骤，如下表所示：
| 步骤
# Python 纹理提取：概述与实现
纹理是计算机视觉和图像处理中一个重要的研究领域，对于物体识别、图像分割等任务起着至关重要的作用。纹理提取是指从图像中提取和描述纹理特征的过程。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 进行纹理提取，并通过代码示例演示应用方法。
## 什么是纹理？
纹理通常是指图像中物体表面的局部变化，例如颜色、亮度等。纹理元素可以是细小的、规则的或者是不规则的。为了
一、目的1、画一个四边形并加载纹理。二、程序运行结果三、纹理 纹理是一个2D图片（甚至也有1D和3D的纹理），它可以用来添加物体的细节。 为了能够把纹理映射(Map)到四边形上，我们需要指定四边形的每个顶点各自对应纹理的哪个部分。这样每个顶点就会关联着一个纹理坐标(Texture Coordinate)，用来标明该从纹理图像的哪个部分采样。之后在图形的其它片段上进行片段插值(Fragment
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2024-07-11 08:14:32
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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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传奇开心果短博文系列系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例系列短博文目录前言一、自适应阈值二值化处理图像提取文字轮廓的初步示例代码：二、扩展思路介绍三、调整自适应阈值二值化的参数示例代码四、对二值化图像进行形态学操作示例代码五、使用轮廓特征进行筛选示例代码六、边缘检测算法示例代码七、使用图像分割算法将图像分割为文字和背景区域示例代码八、调整参数优化文字轮廓示例代码九、应用形态学
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2024-08-23 17:47:30
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LBP纹理特征提取 LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen,和 D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征；1、LBP特征的描述 &
## Python的CV提取纹理实现
### 1. 整体流程
为了帮助你实现Python的CV提取纹理，我们将按照以下步骤进行操作：
```mermaid
journey
title 实现Python的CV提取纹理
section 1. 数据准备
section 2. 图像预处理
section 3. 纹理提取
section 4. 结果展示
```
原创
2023-11-04 10:19:50
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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
纹理特征的定义：纹理特征刻画了图像中重复出现的局部模式与他们的排列规则，常用于图像分类和场景识别。纹理特征描述的含义：其只能反映物体表面的特性，无法完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征无法获得图像的高层次内容。 优点： 1. 具有旋转不变性 2. 具有良好的抗噪性能。 缺点： 1. 当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有
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2024-02-18 20:48:47
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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
443阅读
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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纹理是一种重要的视觉线索，是图像中普遍存在而又难以描述的特征。纹理特征提取的目标是：提取的特征维数不大、鉴别能力强，稳健性好，提取过程计算量小，能够指导实际应用。图像纹理的应用如下图1所示：纹理特征提取方法分类如下：统计家族统计家族方法发展至今40多年，其方法思想简单，易于实现。实践证明，GLCM在该家族中一支独秀，具有旺盛的生命力；其次是半方差图方法。以下主要阐述前两种方法。此外，纹理谱方法，比
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2024-06-10 18:54:18
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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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2023-06-25 20:17:11
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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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Python-Image-feature-extractionPython实现提取图像的纹理、颜色特征，包含快速灰度共现矩阵（GLCM）、LBP特征、颜色矩、颜色直方图。 1044197988/Python-Image-feature-extractiongithub.com
原始图片这里拿高光谱影像图片作为示例，图片大小为512*512。 原始
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2024-05-17 12:39:13
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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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