一、特征提取特征提取：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，特征值化是为了计算机更好的去理解数据特征提取api：sklearn.feature_extraction特征提取分类字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取二、字典特征提取sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=True,…)：对字典数据进行特征值化D
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2023-11-25 12:39:15
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前几天ubuntn16虚拟机又被弄爆了，这几天配置了一个深度deepin的系统，然后安装完anaconda和pycharm配置好环境解决了matplotlib中文现实问题。进入正题1.Sklearn简介Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分
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2023-08-09 18:41:19
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# Python特征提取与匹配指南
在计算机视觉和机器学习的领域中，特征提取和匹配是非常重要的步骤。特征提取是转换数据为可以用于学习的特征的过程，而特征匹配则是比较这些特征以识别或分类数据。本文将教你如何在Python中完成特征提取与匹配，我们会介绍流程步骤以及需要使用的代码。
## 流程步骤
以下是进行“Python特征提取与匹配”的步骤概览：
| 步骤 | 描述
近期一直研究图像的拼接问题。图像拼接前，找到各个图像的特征点是个非常关键的步骤。这期专栏，我将介绍两种较常用的特征匹配方法(基于OpenCV)，Brute-Force匹配和FLANN匹配。1、BF匹配cv2.BFMatch( normType, crossCheck=True/False)其中normType是用来指定要使用的距离测试类型。默认值为cv2.Norm_L2,适用于SIFT,SURF方
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2023-07-13 15:22:56
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计算机视觉需要图像预处理，比如特征提取，包括特征点，边缘和轮廓之类。以前做跟踪和3-D重建，首先就得提取特征。特征点以前成功的就是SIFT/FAST之类，现在完全可以通过CNN模型形成的特征...
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2021-07-16 15:54:22
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AI深度学习视线精彩内容计算机视觉需要图像预处理，比如特征提取，包括特征点，边缘和轮廓之类。以前做跟踪和3-D重建，首先就得提取特征。特征点以前成功的就是SIFT/SURF/FAST之类，现在完全可以通过CNN模型形成的特征图来定义。1Discriminative learning of deep convolutional feature point descriptors该方法通过
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2022-10-05 10:12:37
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之前我们讨论过了众多的特征检测算法，这次我们来讨论如何运用相关的方法进行特征匹配。本次教程完全为实战教程，没有相关的算法原理介绍，大家可以轻松一下了。蛮力匹配(ORB匹配)Brute-Force 匹配非常简单，首先在第一幅图像中选择一个关键点然后依次与第二幅图像的每个关键点进行(改变)距离测试，最后返回距离最近的关键点。对于 BF 匹配器，首先我们必须使用
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2023-09-11 20:56:29
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文章目录模板匹配与特征匹配python的版本及依赖的库的安装opencv+python模板匹配[^1]匹配材料模板匹配Template Matching----单目标匹配模板匹配Template Matching----多目标匹配opencv+python特征匹配[^2]匹配材料BFMatching描述特征点--运行结果不精确基于FLANN的匹配器(FLANN based Matcher)描述特
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2023-11-22 12:33:19
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亲测有用）：【OpenCV-Python】29.OpenCV的特征检测——特征匹配_opencv 特征匹配 python_机器视觉小学徒的博客-CSDN博客一、关键点获取并画图# -*- coding: utf-8 -*
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 1.读取灰度图像
image1 = cv2.imread("p1.png")
ima
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2023-06-16 10:10:20
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2021-08-30 11:05:15
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SURF特征是一种图像的局部特征，当目标图像发生旋转、尺度缩放、亮度变化时，具有保持不变性，并且对视角变化、仿射变换和噪声等也具有保持一定程度的稳定性。SURF特征提取算法的流程主要包括：特征点检测、特征点描述和特征点匹配三部分。特征点检测采用了基于Hessian矩阵的检测器，其在稳定性和可重复性方面都优于基于Harris的检测器。特征点描述采用Haar小波作为特征描述子，由于Harr特征最大的特
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2024-08-12 17:44:10
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opencv图像特征点的提取和匹配(二)在上面一节大概分析了一下在opencv中如何实现特征的提取，这一节分析一下opencv中如何生成特征点的描述子并对描述子进行匹配。opencv提取的特征点都保存在一个向量(vector)中，元素的类型是Point类。所有实现特征点描述子提取的类均派生于DescriptorExtractor类。特征描述子的匹配是由DescriptorMatcher类实现，匹配
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2024-01-08 14:06:05
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环境参数： Windows10 vs2010 opencv2.4.13SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的方向。SIFT所查找到的关键点是一些十分突出，不会因光照，仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。 Lowe将SIFT算法分解为如下四步：尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置。通过高斯微分函数来识别潜在的对于
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2024-04-25 10:08:45
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目录一、特征提取1.1 定义1.2 边缘1.3 角1.4 区域1.5 脊二、图像匹配2.1 定义2.2 概述三、基于特征点的特征描述子 四、Harris角点检测算法4.1 概述4.2 原理 4.3 数学表达4.4 代码实现 五、SIFT特征检测算法5.1 概述5.2 原理5.3 数学表达5.4 代码实现一、特征提取1.1 定义 &nbs
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2023-06-19 13:41:14
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本篇blog是利用Python进行文章特征提取的续篇，主要介绍构建带TF-IDF权重的文章特征向量。
In [1]:
# 带TF-IDF权重的扩展词库
# 在第一篇文档里 主要是利用词库模型简单判断单词是否在文档中出现。然而与单词的顺序、频率无关。然后词的频率对文档更有意义。因此本文将词频加入特征向量
In [2]:
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2023-11-23 22:51:20
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Scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。这个项目最早由DavidCournapeau 在2007年发起的，目前也是由社区自愿者进行维护。它的主要特点有操作简单、高效的数据挖掘和数据分析、无访问限制、在任何情况下可重新使用、建立在NumPy、SciPy和matplotlib基础上、使用商业开源协议--BSD许可证等。scikit-learn的基本功能主要被分为
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2024-06-06 21:43:12
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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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目录前言一、本文采用的数据库二、数据读取部分1.训练部分 2.预测部分3.训练部分数据读取三、hog特征提取部分1.训练部分的hog特征提取2.预测部分单张图像的hog特征提取四、各类算法（SVM,KNN,随机森林等）1.训练部分（训练集和测试集的划分）2.各类算法：（1）SVM支持向量机(2) KNN（3）随机森林（4）朴素贝叶斯
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2023-12-12 23:00:27
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本文介绍图像处理中特征提取的常用算子 - LBP（Local Binary Pattern）算法。
LBP，全称Local Binary Pattern，局部二值模式，是一种能够描述图像纹理的算法，并且具有旋转不变性和灰度不变性等优点。本文会介绍最基本的LBP算法和其扩展。
本文介绍图像处理中特征提取的常用算子 - LBP 算法。LBP，全称Local Bi
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2023-08-01 21:18:06
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HOGHOG 特征, histogram of oriented gradient, 梯度方向直方图特征, 作为提取基于梯度的特征, HOG 采用了统计的方式(直方图)进行提取. 其基本思路是将图像局部的梯度统计特征拼接起来作为总特征. 局部特征在这里指的是将图像划分为多个Block, 每个Block内的特征进行联合以形成最终的特征.1.将图像分块: 以Block 为单位, 每个Block以一定的
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2023-10-16 18:29:00
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