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
516阅读
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
转载
2023-11-28 13:25:36
182阅读
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
173阅读
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
转载
2024-07-31 17:39:26
96阅读
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
441阅读
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_
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
转载
2024-03-13 16:26:46
643阅读
作者：zhliang
图像特征检测总结 Sobel算子 Sobel算子用多项式计算来拟合导数计算，可以用OpenCv中的cvSobel函数或者EmguCv中的Image<TColor,TDepth>.Sobel方法来进行计算。需要注意的是，xorder和yorder中必须且只能有一个为非零值，即只能计算x
转载
2024-07-31 17:22:19
77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
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
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
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
源码#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>#include<iostream>#include<math.h>#include <string>#include<fstream>using namespace cv;using namesp
原创
2023-01-16 09:06:29
236阅读
