在做图像的研究，发现对图像本质、内核以及可以提取的特征方式一点儿都不懂，赶紧补补课。.一、图像常用属性本节指的是一般来说，图像处理的一些角度，也是根据一些美图软件最为关注的一些图像属性：基本属性：图像亮度，对比度，色彩饱和度，清晰度（锐度）色阶：曝光、高光、阴影颜色：色温、色调 .1、图像亮度 改变亮度是在每个像素上的点操作。如果想提高亮度，必须在每个像素上加上一些常数值。 上面图像的第一个像
这篇文章总结一下，脑电研究过程中的第一步，数据获取，即data acquisition。这里的设备专指脑电，广义来说，还有一些脑磁，光谱，近红外，核磁共振之类的也会应用于脑机接口领域，但这里专指EEG。很多人好奇，目前的脑电设备那么贵，动辄好几十万上百万，买来之后不就可以直接用了，还需要我们做什么。接触过他们的销售，见识过他们的软件界面之后，了解了他们想要兜售给你的软件都有哪些功能之后，你也许就不
摘要：脑电信号(EEG)是一种典型的生物电信号，包含有大量的生理和病理信息，其内的很多有用成分，对于神经医学、临床检测以及新兴脑-机接口科技的发展，都有深远的意义。本文主要从认知信号的提取、无创颅内压监测、运动想象特征提取三方面进行研究。 阵发性40Hz的脑电活动与人的思维密切相关，表征着短时记忆、集中警觉等认知功能，对老年痴呆症的早期发现、婴幼儿大脑发育状态监测等临床应用有很大意义。本文在阐述
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2023-10-28 10:01:08
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大脑是由约200(1000亿)亿个神经元组成的，这些神经元产生电脉冲。当这些神经元同步工作时，会在神经元之间的特型连结突触发生微有节奏的电势。神经元工作的越同步，所测量的电振荡的电势幅度毫伏值就越大。神经元共同工作的越快，所测得的振荡频率赫兹就越高。这两个参数：幅度和频率，是脑波的主要特征。 这些微弱的电信号可以
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2023-12-18 19:15:36
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本发明涉及一种特征提取方法，具体涉及一种脑电信号实时特征提取 方法。背景技术：在脑机接口(Brain computer interface,BCI)系统中，需通过实 时特征提取来从头皮脑电位中得到输出命令。而脑电位信号复杂且易受噪 音干扰，很多特征提取算法实现复杂、计算耗时、不易于在嵌入式设备中 实现(微型化)。技术实现要素：本发明针对现有技术的不足，提出了一种脑电信号实时特征提取方 法。本发明一
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2023-08-25 13:52:21
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1.读取脑电源数据，数据格式.vhdr，存储地址C:\Users\a\Desktop\脑电实验数据\实验数据\2020.1.3上午_before2.先使用一次手动eeglab对数据进行预处理，然后file-history scripts-save dataset history script，批处理文件（batch）经部分修改保存在C:\Users\a\Desktop\脑电实验数据\eeglab_
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2023-11-10 08:24:47
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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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（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
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2024-01-15 02:07:13
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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
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2023-10-05 21:29:01
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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
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2024-06-07 09:12:27
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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
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2023-10-11 10:03:00
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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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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
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2024-01-05 16:10:58
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#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
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2023-06-19 10:21:08
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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
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2023-07-04 21:09:39
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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
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2023-12-06 18:56:08
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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
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2023-11-24 22:31:12
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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
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2024-01-05 14:49:46
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2.2 特征工程介绍2.2.1 为什么需要特征工程（Feature Engineering）2.2.2 什么是特征工程特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。 意义：会直接影响机器学习的效果。sklearn ：特征工程 pandas：数据清洗、数据处理特征工程包含的内容：特征抽取/提取、特征预处理、特征降维2.3.1 特征抽取/提取：机器学习算法
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2023-11-18 22:14:32
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