摘要：SCA（Software Composition Analysis）软件成分分析，指通过对软件源码、二进制软件包等的静态分析，挖掘其所存在的开源合规、已知漏洞等安全合规风险，是一种业界常见的安全测试手段
华为云DevCloud软件开发平台在2022华为伙伴暨开发者大会重磅推出了4大新能力，其中的二进制成分分析安全检测能力，能够实现对开源软件漏洞的全面排查、快速精准定位问题、并迅速响应
转载
2024-09-04 15:27:17
25阅读
指纹特征提取是一项重要的生物识别技术，广泛应用于安防、金融等领域。运用Python语言进行指纹特征提取，不仅能够提高数据处理的效率，还能灵活调整算法，实现更好的识别率。下面就来讲讲在Python环境下如何实现指纹特征提取的全过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展。
## 环境准备
首先，为了确保本项目的顺利进行，需要准备相应的开发环境。以下是推荐的环境配置：
-
## Python指纹特征提取
指纹特征提取是一种将指纹图像转化为可供计算机识别和比对的数字化特征的过程。在生物识别、安全验证等领域，指纹识别技术被广泛应用。Python作为一种灵活且功能强大的编程语言，也可以用来实现指纹特征提取的功能。
### 指纹图像处理库
在Python中，有一些常用的指纹图像处理库，如OpenCV、PIL等，可以帮助我们处理图像，提取指纹特征。下面我们以OpenCV为
原创
2024-07-10 05:57:19
175阅读
首先介绍指纹的特征提取，这里采用纹理特征，计算图像的灰度共生矩阵，然后利用矩阵的一些性质进行简单的计算。灰度共生矩阵：1概念
由于纹理是由灰度分布在空间位置上反复出现而形成的，因而在图像空间中相隔某距离的两象素之间会存在一定的灰度关系，即图像中灰度的空间相关特性。灰度共生矩阵就是一种通过研究灰度的
空间相关特性来描述纹理的常用方法。
2灰度共生矩
转载
2024-04-02 21:32:16
84阅读
文章目录0 前言1 课题背景2 效果展示3 具体实现3.1 图像对比过滤3.2 图像二值化3.3 图像侵蚀细化3.4 图像增强3.5 特征点检测4 OpenCV5 最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享
1 内容介绍一 指纹增强采用Lin Hong等人提出的基于Gabor滤波的方法进行指纹增强，可分为以下步骤：标准化：标准化是把图像的平均灰度和方差调整到预定的级别上，以减少脊线上的灰度差异，方便后续处理。方向估计：将图像分成的不相交块，对每一块求块内脊线的主方向。如对tr2.BMP求方向图：图1 左侧为原图 右侧围方向图用MATLAB函数blkproc对图像分块时还将求出图像的
转载
2023-07-02 11:48:06
424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
# 指纹特征提取算法的探索与实现
指纹特征提取是一种重要的生物识别技术，在安全系统中应用广泛。通过提取指纹中的特征点（如脊线、分叉点和核心点），可以进行指纹的身份验证和比对。本文将介绍几种常见的指纹特征提取算法，并提供相应的Python代码示例，帮助读者更深入地理解相关技术。
## 指纹特征提取的基本流程
指纹特征提取的基本流程可以概括为以下几个步骤：
1. **图像采集**：获取指纹图像
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
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
1 背景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，具有旋转不变形和灰度值不变形等显著优点。主要用于纹理特征提取，在人脸识别部分有较好的效果。2 LBP特征原理2.1概述 从94年T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood提出至今，LBP大致经历
转载
2024-02-04 10:51:38
713阅读
目录背景文本分词N-gram特征统计N-gram中的概率计算N-gram的用途N-gram中N的确定参考关于作者 背景因为平时建模过程中会碰到一些文本类的特征，所以整理了下该怎样处理文本特征，以及怎样做文本特征类的衍生，涉及到NLP的内容很浅显。 如果想深入学习NLP，请移步到大神微博…文本分词利用python中的jieba、中科院、清华、哈工大的一些分词工具来进行分词处理。在处理词类时一般关注
转载
2023-12-18 15:00:08
36阅读
今天在阮一峰的博客上看到了这篇《相似图片搜索原理》博客，于是就有了研究一下指纹识别和图像识别的想法。本篇博客大部分内容引用了它博客的内容。 根据Neal Krawetz博士的解释，实现相似图片搜素的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptualhash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相
经由图像的预处理，原始的指纹图像已经被转化成细化图。在细化图中，脊线为一个像素宽度，像素点的强度值为0和1，即二值化的图像。在细化图中，指纹特征点的提取就变得简单。本文涉及到的特征点为细节点特征，包括端点和分叉点。 指纹的特征端点是指纹纹线的两头末点，或起点或终点。如图a。在像素模型的九点图中，如果A是端点，那么去掉A后，九点图中只剩下一个黑色方块，该黑点上下左右相邻的白点只有两个。指纹的分叉点是
转载
2023-12-14 02:51:52
126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
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
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
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
