# Python 摩尔纹特征提取教程
摩尔纹（Moire Pattern）特征提取是一项重要的图像处理技术，广泛应用于图像分析、图像识别及计算机视觉等领域。对于初学者来说，理解和实现这一过程可能有点复杂。在本教程中，我们将分步骤介绍如何使用Python进行摩尔纹特征提取。
## 整体流程
让我们首先看一下整个摩尔纹特征提取的流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述
bentian，经过这几周的python学习。深深滴体会到自己的不行。为了学好python决定定期学习并分享一些关于python的知识。趁着自己还年轻，Fighting！千里之行，始于足下。下面可谓是听课笔记，请大家笑纳！计算机的概念计算机是根据指令操作数据的设备。计算机的两个特性：功能性：对数据的操作，表现为数据计算、输入输出处理和结果存储等；可编程性：根据一系列指令自动地、可预测地、准确地完成
转载
2023-11-03 13:13:10
39阅读
摩尔纹（moiré）摩尔纹是一种在数码照相机或者扫描仪等设备上，感光元件出现的高频干扰的条纹，是一种会使图片出现彩色的高频率不规则的条纹。在数码影像中，如果主体中有密纹的纹理，常常会出现莫名其妙的水波一样的条纹和奇怪的色彩，这就是摩尔纹。无论是用高级数码相机拍摄的影像，或是扫描的影像，均有可能出现该现象。当物体上的细致图样（如织物上的编织纹路，或建筑物上非常靠近的平行线）与成像元件上的图样相重叠时
转载
2023-10-11 23:16:43
567阅读
一、背景的做法1、方格背景做法：滤镜-马赛克滤镜 - 滤镜库-画笔描边-强化边缘2.条状背景① 图片马赛克② 分两层 左右各斜切③ 滤镜-扭曲-波浪3.重复画形状建一个长条形状 往下移动203键+t复制即可后变形 加蒙版 即可成下面背景 巧匠阿肯教程一、怎么深入一张简单海报加入光源关系透视关系 二、背景出现摩尔纹处理：① 添加杂色 或②高斯模糊画笔涂抹 三、文字排版对
转载
2023-12-22 19:16:46
271阅读
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
转载
2024-06-06 21:43:12
93阅读
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]:
转载
2023-11-23 22:51:20
216阅读
摩尔纹的原理与产生条件作者：老顽童用数码相机拍摄景物中，如果有密纹的纹理，常常会出现莫名其妙的水波样条纹。这就是摩尔纹。最近关于摩尔纹讨论比较多，本文就摩尔纹的原理及其产生条件作一些分析。简单的说，摩尔纹是差拍原理的一种表现。从数学上讲，两个频率接近的等幅正弦波叠加，合成信号的幅度将按照两个频率之差变化。差拍原理广泛应用到广播电视和通信中，用来变频、调制等。同样，差拍原理也适用于空间频率。空间频率
转载
2023-08-27 10:30:19
295阅读
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD） 优点：能够对非线性、非平稳过程的数据进行线性化和平稳化处理，且经分解后的函数彼此正交，理论上互不相关，从而尽可能多的保留原始数据基本特征。计算步骤：通过计算原序列 Y(t) 的上下包络线的“瞬时平衡位置”，提取内在模函数（IMF）。原序列减去该内在模函数后得到的序列作为新的原序列重复计算，如此依次提取出N
转载
2023-10-05 21:29:01
52阅读
（1）词袋（Bag of Words）表征 文本分析是机器学习算法的主要应用领域。但是，文本分析的原始数据无法直接丢给算法，这些原始数据是一组符号，因为大多数算法期望的输入是固定长度的数值特征向量而不是不同长度的文本文件。为了解决这个问题，scikit-learn提供了一些实用工具可以用最常见的方式从文本内容中抽取数值特征，比如说：标记（tokenizing）文本以及为每一个可能的标记（toke
转载
2024-01-15 02:07:13
75阅读
titching模块中对特征提取的封装解析（以ORB特性为例）
OpenCV中Stitching模块（图像拼接模块）的拼接过程可以用PipeLine来进行描述，是一个比较复杂的过程。在这个过程中，特征提取是重要的一个部分。由于OpenCV发展到了3.X以后，Stitching模块的相关函数进行了重新封装，所以对于学习研究造成了一定困难。这里通过解析代
转载
2024-06-07 09:12:27
143阅读
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
转载
2023-10-16 18:29:00
227阅读
4.1 Feature Extractorclass radiomics.featureextractor.RadiomicsFeaturesExtractor(*args, **kwargs)特征抽取器是一个封装的类，用于计算影像组学特征。大量设置可用于个性化特征抽取，包括：需要抽取的特征类别及其对应特征；需要使用的图像类别（原始图像/或衍生图像）；需要进行什么样的预处理
转载
2023-10-11 10:03:00
882阅读
什么是特征提取呢？ 1.1 定义将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据特征提取分类:
字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取（深度学习将介绍）1.2 特征提取APIsklearn.feature_extraction1.1 定义将任意数据（如文本或图像）转换为
转载
2024-01-05 16:10:58
280阅读
摘要：本项目主要介绍了如何使用卷积神经网络去检测翻拍图片，主要为摩尔纹图片；其主要创新点在于网络结构上，将图片的高低频信息分开处理。作者： 李长安。1前言当感光元件像素的空间频率与影像中条纹的空间频率接近时，可能产生一种新的波浪形的干扰图案，即所谓的摩尔纹。传感器的网格状纹理构成了一个这样的图案。当图案中的细条状结构与传感器的结构以小角度交叉时，这种效应也会在图像中产生明显的干扰。这种现象在一些细
转载
2023-12-23 16:29:23
125阅读
调用Python中的skimage库提取图像HOG特征的示例代码如下，代码摘自 图像特征工程 HOG特征描述子介绍：from skimage.io import imread, imshow
from skimage.transform import resize
from skimage.feature import hog
from skimage import exposure
i
转载
2023-07-04 21:09:39
271阅读
#中文分词
def cut_word(text):
text=" ".join(list(jieba.cut(text)))
return text
#中文文本的特征提取
def count_chinese_dome():
data=["10艘中俄军舰穿过津轻海峡，这一举措合乎国际法，无可指摘，却引起日本国内“异样反应”。"
"19日，日本内阁官房
转载
2023-06-19 10:21:08
154阅读
图像特征按性质分有颜色，纹理，形状，空间关系，边缘，角点，区域，脊等。通常人的视觉是先从形状，区域和颜色纹理边缘特征快速判断目标，然后再从脊，角点细节上分析判断目标，如果还分析不出，就会动用大脑从空间关系特征进行综合分析。如果关注某个目标，则会以背景，颜色，纹理，形状，区域等特征过滤环境中的干扰目标区域，直接提取相关目标进行特征分析。从形状，区域，颜色，边缘等外部特征快速识别目标，一般采用提取图像
转载
2024-01-05 14:49:46
0阅读
介绍FPN是一种利用常规CNN模型来高效提取图片中各维度特征的方法。在计算机视觉学科中，多维度的目标检测一直以来都是通过将缩小或扩大后的不同维度图片作为输入来生成出反映不同维度信息的特征组合。这种办法确实也能有效地表达出图片之上的各种维度特征，但却对硬件计算能力及内存大小有较高要求，因此只能在有限的领域内部使用。FPN通过利用常规CNN模型内部从底至上各个层对同一scale图片不同维度的特征表达
转载
2023-11-24 22:31:12
339阅读
另外加了些自己的理解一、原理：Sift算法的优点是特征稳定，对旋转、尺度变换、亮度保持不变性，对视角变换、噪声也有一定程度的稳定性；缺点是实时性不高，并且对于边缘光滑目标的特征点提取能力较弱。 Surf（Speeded Up Robust Features）改进了特征的提取和描述方式，用一种更为高效的方式完成特征的提取和描述。二、Surf实现流程如下：1. 构建Hessian（黑塞矩阵
转载
2023-12-06 18:56:08
227阅读
特征提取，简单来说是把一系列数据中转换为可用于机器学习的数字特征。sklearn.feature_extraction是scikit-learn特征提取的模块本文分别总结以下内容：Onehot编码DictVectorizer使用CountVectorizer使用TfidfVectorizer使用HashingVectorizer使用1.Onehot编码上面说过特征转化为机器学习的数字特征，其实就是
转载
2024-05-31 10:20:41
128阅读
