8 机器学习中的特征选择8.1 特征选择特征选择是机器学习实践中的一步， 帮你在所有特征中选择对结果贡献最多的特征。 显然， 使用不相关数据会减少模型的精确性， 尤其是线性算法：线性回归， 逻辑回归。为什么，因为线性算法一般使用梯度下降来寻找最优值， 那么如果特征无关， 方向就有可能误导。- 我的理解。以下是三个好处：减少过拟合。 这个话题其实比较大。 要理解什么是过拟合， 就是模型过于贴近训练
不管是我在之前的博文中提到的SIFT、ORB等算法，其实真正匹配的结果都不会特别好，一旦视角上的变化比较大或者出现之前图像中没有出现的区域，就很容易产生误匹配。但是在实际应用中这些误匹配的点并没有对最终的匹配结果造成很大的影响，这是因为一般在进行匹配以后，都进行了去除误匹配点对的操作，这篇博文主要介绍的就是一种比较有名的RANSAC算法。 那么，首先来看一下这个算法。一、RANSAC算法介绍RA
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2024-06-24 10:01:02
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目标在这章我们将看到如何将一张图片中的特征与其他图片进行匹配。我们会使用 OpenCV 里的 蛮力匹配器 以及 FLANN 匹配器。蛮力匹配器的基础蛮力匹配器很简单。它取一个特征在第一个集合中的描述符，然后去匹配在第二个集合中的所有其他的特征，通过某种距离计算。然后返回距离最近的那个。对于蛮力匹配器，首先我们必须创建一个蛮力匹配器对象，使用函数 cv.BFMatcher()。它需要两个可
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2024-09-01 17:09:41
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内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标： 学习匹配一副图片和其他图片的特征。 学习使用OpenCV中的Brute-Force匹配和FLANN匹配。暴力匹配（Brute-Force）基础暴力匹配很简单。首先在模板特征点描述符的集合当中找到第一个特征点，然后匹配目标图片的特征点描述符集合当中的所有特征点，匹配方式使用“距离”来衡量，返回“距离”最近的那个。对于Br
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2024-03-27 07:47:46
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halcon软件最高效的一个方面在于模板匹配，号称可以快速进行柔性模板匹配，能够非常方便的用于缺陷检测、目标定位。下面以一个简单的例子说明基于形状特征的模板匹配。 为了在右图中，定位图中的三个带旋转箭头的圆圈。注意存在，位置、旋转和尺度变化。上halcon程序1 * This example program shows how to
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2024-03-08 21:08:30
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原文：目前图像匹配中，局部特征匹配占据了绝大部分，常用的局部特征匹配方法有Harris、SIFT、SURF、ORB等等，不同的特征点检测和匹配方法尤其独特的优势和不足； 特征点匹配经过Ransac算法优化后仍存在错误匹配点对，需要优化后的匹配结果进行量化评价； 特征点检测和匹配评价一般包括两个部分，分别为检测和匹配的评价。1、特征点检测评价repeatability（重复率）
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2023-11-26 13:52:43
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特征筛选1. 方差分析特征筛选1.1 原理 & 手动实现1.2 scipy.stats.f_oneway(d1, d2)实现1.3 sklearn.feature_selection.f_classif(X, y)实现1.2 特征选择 sklearn.feature_selection.SelectKBest2. 特征递归消除(RFE)特征筛选2.1 原理2.2 sklearn实现 sk
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2024-07-07 09:38:25
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# Python特征点提取与匹配
在计算机视觉领域，特征点提取与匹配是图像处理的重要步骤，这一技术广泛应用于物体识别、三维重建、图像拼接等多个领域。通过提取图像中的关键特征点，我们可以有效地进行图像比较和匹配。本文将介绍如何使用 Python 实现特征点提取和匹配，并以具体的代码示例来说明整个过程。
## 特征点提取
特征点提取的过程通常包括以下几个步骤：
1. 读取图像。
2. 转换为灰
OpenCV Python 特征匹配【目标】特征匹配Brute-Force Matcher 和 FLANN Matcher【理论】Brute-Force Matcher字面意思是蛮力匹配器，所以它的过程也很简单，从一个集合里取出一个特征描述子，然后与第二个集合里的特征逐个的进行匹配比较。返回最近的一个。对于BF matcher，首先我们必须使用cv.BFMatcher()创建BFMatcher对象
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2024-04-21 07:05:26
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计算机视觉中，描述符是一种描述关键点的方法，它完全依赖于用来提取描述符的特定算法，并且与关键点（在KeyPoint类中定义）不同，除了每一个描述符表示一个关键点这一点之外，描述符没有共同的结构。 我们可以使用d
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2023-11-18 13:25:55
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1.冒泡排序冒泡排序的核心思想是相邻的两个数据进行比较，假设数列A有n个数据，先比较第1个和第2个数据，如果A1 > A2,则交换他们的位置，确保较大的那个数在右侧。接下来比较A2和A3，采用相同的规则，较大的数向右移动，最后会比较An-1 和An的大小，如果An-1 > An，那么交换他们的位置，这时，An是数列中的最大值。你肯定已经发现，经过这一轮比较后，数列仍然是无序的，但是没有
目录0 特征点/关键点1 特征检测子1 Harris角点检测1.1 数学模型1.2 判断1.3 Harris角点响应1.4 Harris算子的处理流程2 LoG特征检测算子2.1 尺度空间2.2 LoG算子模型2.3 LoG算子尺度归一化 2.4 LoG算子的处理流程3 基于DoG的特征检测算子（SIFT-尺度不变特征变换）3.1 DoG近似LoG3.2 图像金字塔3.3 高
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2024-02-01 21:12:17
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opencv下SIFT特征点的提取与匹配SIFT：尺度不变特征转换，是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部特征。SIFT是基于图像外观的兴趣点而与图像的大小旋转无关，对于噪声、光线、微观的视角容忍度也极高。SIFT介绍Lowe将SIFT算法分解为四步：尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置。通过高斯微分函数识别潜在的对于尺度旋转不变的兴趣点。关键点定位：每个候选位置上，通过一个拟合精细
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2024-07-10 19:27:01
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特征提取与匹配---SURF；SIFT；ORB；FAST；Harris角点 匹配方法匹配函数 1. OpenCV提供了两种Matching方式： • Brute-force matcher (cv::BFMatcher) //暴力方法找到点集1中每个descriptor在点集2中距离最近的descriptor；找寻到的距离最小就认为匹配
该类负责特征点与特征点之间，地图点与特征点之间通过投影关系、词袋模型或者Sim3位姿匹配。用来辅助完成单目初始化，三角化恢复新的地图点，tracking，relocalization以及loop closing，因此比较重要。该类提供的API是：1. 几个重载的SearchByProjection函数（第一个形参代表需要在其中寻找匹配点的当前图像帧/query；第二个形参则包含待匹配特征/trai
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2024-02-04 11:48:04
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Python常见特性数据结构集合中筛选数据eg : 将数组、字典、集合中的小于0的数去除掉数组:a = [9, 5, -2, -3, 6, 1, -5, -10, 3, 4]
# 数组推导式
b = [for i in a if i > 0]
# filter 返回一个生成器
b = filter(lambda x:x>0, a)字典k = {
"a": 23,
"b": 9,
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2023-10-27 11:43:18
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一. SIFT原理（尺度不变特征变换）SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，它对物体的尺度变化，刚体变换，光照强度和遮挡都具有较好的稳定性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。SIFT 算法被认为是图像匹配效果好的方法之 一算法实现特征匹配主要有三个流程：①特征点
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2024-05-16 22:38:38
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opencv图像特征点的提取和匹配(一)opencv中进行特征点的提取和匹配的思路一般是：提取特征点、生成特征点的描述子，然后进行匹配。opencv提供了一个三个类分别完成图像特征点的提取、描述子生成和特征点的匹配，三个类分别是：FeatureDetector，DescriptorExtractor，DescriptorMatcher。从这三个基类派生出了不同的类来实现不同的特征提取算法、描述及匹
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2023-12-21 15:45:53
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OpenCV——sift算法应用记录应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现0.SIFT相关1. 基于BFmatcher(Brute-Force Matching)的SIFT实现2.基于FlannBasedMatcher的SIFT实现3.基于FlannBasedMatcher的SURF实现4.基于BFMatcher的ORB实现 应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现首先
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2023-10-28 07:11:40
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# 如何实现Python OpenCV SIFT特征点匹配
## 1. 简介
在本文中，我将教你如何使用Python和OpenCV库来实现SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征点匹配。SIFT是一种用于图像处理中的关键点检测和描述算法，常用于图像匹配、目标识别等任务中。
### 步骤概览
在开始具体讲解之前，让我们先来看一下整个流程的步骤概览：
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原创
2024-07-11 06:30:23
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