特征组合学习目标：通过添加其他合成特征来改进线性回归模型（这是前一个练习的延续）使用输入函数将 Pandas DataFrame 对象转换为 Tensors，并在 fit() 和 predict() 中调用输入函数使用 FTRL 优化算法进行模型训练通过独热编码、分箱和特征组合创建新的合成特征设置与之前一样 import mat
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2023-07-09 12:21:18
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13.2形状匹配（一） 边缘模板匹配处理思路
考虑使用边缘轮廓（XLD)模板匹配主要是出于目标物体在图像中被遮挡或者干扰（非线性光照变化）情况；使用轮廓边缘模板匹配的最大的难点在于提取图像的XLD,如何恰当的分割边缘轮廓。
边缘轮廓匹配的几种思路：
（1）直接使用模板的边缘（XLD)与图像中的边缘比较，计算相似度。
Moment矩,Hu不变矩,轮廓匹配/形状匹配 -1 Moment矩,轮廓特征,轮廓匹配,形状匹配 -2目录Moment矩,Hu不变矩,轮廓匹配/形状匹配 -1 轮廓的基本概念与函数介绍轮廓的基本概念轮廓提取的基本原理：边缘检测和轮廓提取的区别：OpenCV轮廓提取相关函数介绍1.轮廓提取2. 多边形逼近3. 几何距计算提取与绘制轮廓API说明 轮廓特征属性及应用—
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2023-09-05 12:04:19
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### Python形状匹配
作为一名经验丰富的开发者，我很愿意教会刚入行的小白如何实现Python形状匹配。在本文中，我将向你介绍整个流程，并指导你完成每一步所需的代码。
#### 整体流程
首先，让我们了解一下整个形状匹配的流程。下表展示了每个步骤以及其相应的任务。
| 步骤 | 任务 |
| ---- | ---- |
| 1. | 读取并加载待匹配的形状图像 |
| 2.
原创
2023-12-26 08:52:27
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刚好最近在做项目，老师让查模板匹配与特征点匹配的相关知识，搜了很多博客，整理成word文档，顺便也来发个博客。 模板匹配模板匹配是一种最原始、最基本的识别方法。简单来说，模板匹配就是用一幅已知的模板图片在目标图片上依次滑动，每次滑动都计算模板与模板下方子图的相似度。如果是单个目标的匹配，只需要取相似度最大值所在的位置就可以得到匹配位置。如果要匹配多个目标，只需要设定阈值，只要相似度大于阈
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2024-01-12 19:09:15
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1 模板匹配1.1 原理所谓的模板匹配，就是在给定的图片中查找和模板最相似的区域，该算法的输入包括模板和图片，整个任务的思路就是按照滑窗的思路不断的移动模板图片，计算其与图像中对应区域的匹配度，最终将匹配度最高的区域选择为最终的结果。实现流程：准备两幅图像：1.原图像(I)：在这幅图中，找到与模板相匹配的区域2.模板(T)：与原图像进行比对的图像块滑动模板图像和原图像进行比对：将模板块每次移动一个
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2024-03-27 15:04:59
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计算机视觉课堂笔记 回顾：特征提取中分为点（Harris等），线（Canny算子），区域（MSER）等特征的提取。 相应的特征匹配就会有特征点匹配，直线匹配，曲线匹配，区域匹配。 而在众多研究中以点匹配居多，点匹配的基本原则：利用图像点周围的信息来描述点，如灰度信息，颜色信息，梯度信息等，然后进行 相似性度量。 点匹配典型方法： 基于灰度分布的匹配：Cross-correlation；
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2023-06-25 22:37:04
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文章目录一、SIFT特征匹配原理1.1简介1.2特点1.3算法步骤二、数据集三、SIFT特征检测兴趣点四、SIFT特征描述子匹配五、目标图片匹配特征点最多的三张图片六、 地理标记图像匹配七、RANSAC算法剔除误匹配7.1关于RANSAC算法的论述7.2算法代码7.3结果展示与分析7.4 小结八、总结8.1 小结8.2遇到的问题及解决 一、SIFT特征匹配原理1.1简介 SIFT，也叫尺度不变
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2024-02-02 11:00:53
212阅读
1.vector_angle_to_rigid——从点和角度计算刚性仿射变换 函数原型：vector_angle_to_rigid( : : Row1, Column1, Angle1, Row2, Column2, Angle2 : HomMat2D) 描述： vector_angle_to_rigid根据点对应关系和两个对应角度计算刚性仿射变换，即由旋转和平移组成的变换，并将其作为齐次变换矩阵
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2024-07-12 04:42:25
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1.模板匹配（Template Match）（1）模板匹配介绍模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域，所以模板匹配首先需要一个模板图像T（给定的子图像）另外需要一个待检测的图像-源图像S工作方法，在带检测图像上，从左到右，从上到下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配程度越大，俩者相同的可能性越大模板匹配介绍——匹配算法介绍计算（归一化）平方不同计算（归一化）相关性计算（归一化）
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2024-02-29 11:23:06
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# Python实现形状匹配
## 流程图
```mermaid
erDiagram
开始 --> 输入形状
输入形状 --> 检测轮廓
检测轮廓 --> 匹配形状
匹配形状 --> 结果输出
结果输出 --> 结束
```
## 步骤及代码实现
### 1. 检测轮廓
```python
import cv2
# 读取图像
image = cv
原创
2024-06-12 06:20:46
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OpenCV-Python 系列之特征匹配 - 哔哩哔哩从OpenCV源码学习match()和knnMatch()进行双目匹配 - JavaShuo一、Brute-Force蛮力匹配（ORB 匹配）Brute-Force 匹配非常简单，首先在第一幅图像中选择一个关键点然后依次与第二幅图像的每个关键点进行（改变）距离测试，最后返回距离最近的关键点。对于 BF
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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总体来说，良好的数据特征组合不需太多，便可以使得模型的性能表现突出。比如我们在“良/恶性乳腺癌肿瘤预测“问题中，仅仅使用两个描述肿瘤形态的特征便取得较高的识别率。冗余的特征虽然不会影响模型性能，但会浪费cpu的计算。主成分分析主要用于去除多余的那些线性相关的特征组合，这些冗余的特征组合并不会对模型训练有更多贡献。特征筛选与PCA这类通过选择主成分对特征进行重建的方法略有区别：对于PCA而言，我们经
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2023-08-30 22:37:24
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图像处理之特征提取：HOG特征简单梳理 HOG 方向梯度直方图，这里分解为方向梯度与直方图。一、方向梯度 梯度：在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向，梯度的长度是这个最大的变化率。更严格的说，从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。在这个意义上，梯度是雅可比矩阵的一个特殊情况。 在单变量的实值函数的情况，梯度只是导
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
158阅读
1.算法描述SIFT 是一种从图像中提取独特不变特征的方法，其特点为基于图像的一些局部特征，而与图像整体的大小和旋转无关。并且该方法对于光照、噪声、仿射变换具有一定鲁棒性，同时能生成大量的特征点。SIFT (Scale-invariant feature transform)， 尺度不变特征转换，是一种图像局部特征提取算法，它通过在不同的尺度空间中寻找极值点（特征点，关键点）的精确定位和主方向，构
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2023-10-07 15:06:10
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文章目录前言一、暴力匹配步骤分析二、代码分析 前言 特征匹配是一种图像处理技术，用于在不同图像之间寻找相似的特征点，并将它们进行匹配。特征匹配在计算机视觉和图像处理领域中具有广泛的应用，包括目标识别、图像拼接、三维重建等。一、暴力匹配步骤分析 &
目录 图像模板匹配 图像霍夫线检测 图像霍夫圆检测 图像模板匹配# 模板匹配
# 在给定的图片中查找和木板最相似的区域
# 输入包括模板和图片
# 思路：按照滑窗的思路不断移动模板图片，计算其与图像中对应区域的匹配度，最终将匹配度最高的区域选择为最终的结果
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
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2024-02-22 15:58:01
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最近有项目做相关内容，边学便总结吧。使用范围：定位对象内部的灰度值可以有变化，但对象轮廓一定要清晰平滑，主要是要求形状要比较好提取，边界特征明显。例子中涉及到的相机标定的相关知识有空再补。。。。。主要思想是：创建模板和匹配模板1.创建模板首先要纠正图像：在标定时就会有 生成一个投影映射，描述一个世界坐标系的像平面与a平面z=0之间的映射：gen_image_
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2024-02-28 20:01:55
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