写在前面：理论的东西不多说，主要是做一一个实例的小笔记。操作环境：Ubuntu 16.04, OpenCV 3.2，C++定义特征检测（feature detection）是图像处理和计算机视觉里的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征检测的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。（摘自Wik
特征值检测梯度计算梯度可以反应图像的像素差异：对于图像边缘部分，梯度值会比较大；对于图像的平坦区域，梯度值比较小、OpenCv 提供了两个非常有用的计算函数Sobel与ScharrSobel梯度算子分为X方向与Y方向，可以分别计算X与Y方向的梯度成像Sobel(Mat src,Mat dst,int ddpeth,int x,int y)
ddpeth:表示输入图像的深度，常见为CV_32SC或
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2024-02-29 22:48:49
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# Java OpenCV 特征值提取入门指南
在计算机视觉领域，特征值提取是一个非常重要的步骤，它可以帮助我们识别和分类图像。OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，而Java与OpenCV的结合可以让我们更方便地进行特征提取。本文将带领你一步步实现“Java OpenCV 特征值提取”，并帮助你更好地理解整个流程。
## 流程概述
特征值提取的过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 |
opencv 特征点提取、匹配（二） RANSAC是“RANdom SAmple Consensus随机抽样一致”的缩写。 它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中，通过迭代方式估计数学模型的参数。 它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果，为了提高概率必须提高迭代次数。 该算法最早由Fischler和Bolles于1981年提出。 RANSAC的基本假设是： 1、数据由
OpenCV——图像角点检测应用记录图像特征Harris角点检测Shi-Tomasi 角点检测SIFT (尺度不变特征变换)原理SURF (加速鲁棒性特征)原理FAST角点检测BRIEF 特征描述子 图像特征Harris角点检测Harris Corner Detection: https://docs.opencv.org/master/dc/d0d/tutorial_py_features_h
正确的方式前面介绍的一些读取和写入矩阵数据的方式，实际上，你可能很少会使用它们。因为，在大多数情况下，你需要使用最有效率的方式来访问矩阵中的数据。如果使用以上的函数界面来访问数据，效率比较低，你应该使用指针方式来直接访问矩阵中数据。特别是，如果你想遍历矩阵中所有元素时，就更需要这样做了。在用指针直接访问矩阵元素时，就需要格外注意矩阵结构体中的step成员。该成员是以字节为单位的每行的长度。而矩阵结
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2024-07-14 13:00:16
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案例实现读取图片，并转换成灰度图实例化人脸和眼睛检测的分类器对象进行人脸和眼睛的检测代码 我们使用机器学习的方法完成人脸检测，首先需要大量的正样本图像（面部图像）和负样本图像（不含面部的图像）来训练分类器。我们需要从其中提取特征。下图中的 Haar 特征会被使用，就像我们的卷积核，每一个特征是一 个值，这个值等于黑色矩形中的像素值之后减去白色矩形中的像素值之和。 Haar特征值反映了图像的灰度
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2024-05-29 00:01:37
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该部分主要讲解Mat类矩阵的创建并通过不同的方式来初始化。#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<highgui\highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main()
{
Mat image=imread("D:\1.jpg",1);
/*
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2024-04-05 13:13:43
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opencv 特征点提取算法 SIFT SURF ORB FAST LBP学习用opencv的traincascade.exe训练行人的HAAR、LBP和HOG特征的xml 特征点： 又称兴趣点、关键点，它是图像中突出且具有代表意义的一些点，通过这些点我们可以用来表征、识别图像、进行图像配准、进行3D重建等 旋转不变性和尺度不变性 角点： 最直观的印象就是在水平、竖直两个方向上变化均较大的
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2024-01-21 01:31:25
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目标• 我们将要学习在图像间进行特征匹配• 使用 OpenCV 中的蛮力（Brute-Force）匹配和 FLANN 匹配Brute-Force 匹配的基础蛮力匹配器是很简单的。首先在第一幅图像中选取一个关键点然后依次与第二幅图像的每个关键点进行（描述符）距离测试，最后返回距离最近的关键点。对于 BF 匹配器，我们首先要使用 cv2.BFMatcher() 创建一个 BFMatcher 对象。它有
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2023-10-19 10:02:13
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一：卷积：卷积的数学原理 因为卷积的概念还是比较容易理解的，所以在这里，我们来详细讲一下卷积的数学原理。首先我们先来看一下卷积的定义：在泛函分析中，卷积、旋积或摺积(英语：Convolution)是通过两个函数f 和g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数f 与g经过翻转和平移的重叠部分函数值乘积对重叠长度的积分。通过定义，我们再来理解一下卷积这个名词（注：只是为了帮助大家理解，这是我的个人理解
作为计算机视觉工程师和研究人员，很久以前，我们就一直在努力理解人类的面孔，从很早的时候起。面部分析最明显的应用是人脸识别。但是为了能够识别图像中的一个人，我们首先需要找到图像中脸所在的位置。因此，人脸检测-在图像中定位人脸并返回包含人脸的边框矩形/正方形是一个热门的研究领域。早在2001年，保罗·维奥拉和迈克尔·琼斯的开创性论文题为“使用简单特征的增强级联快速目标检测”，几乎解决了这个问题。在Op
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2024-04-21 09:46:58
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Haar-like算法当下的人脸检测主要为以下两种方法：1.基于知识的检测方法：检测器官特征和器官之间的几何关系2.基于「统计」的检测方法：像素相似性度量基于知识的方法主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合，根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。基于统计的方法则将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩阵，从统计的观点通过大量人脸图像样本构造人脸模式空间，根据相
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2024-05-07 16:28:51
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计算方阵的特征值和右特征向量。参数： a : ( …，M，M）数组 将计算特征值和右特征向量的矩阵返回： w : ( …，M）数组 特征值，每个都根据其多样性重复。特征值不一定是有序的。结果数组将是复数类型，除非虚部为零，在这种情况下它将被转换为实数类型。当a 是实数时，得到的特征值将是实数（0虚部）或出现在共轭对中v : ( …，M，M）数组 归一化（单位“长度”）特征向量，使得列v[:,i
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2023-12-09 11:24:26
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非常感谢，datawhale提供的课程资源：https://www.bilibili.com/video/BV1e341127Lt?p=2 以下是这个课程的笔记一、tensor的属性：type:float,long, device的属性：用什么卡，比如CPU,GPU requires_grad属性：是否支持求导 pin_memory属性：是否塞到内存里面，运算快，但是内存高 is_leaf:是否是
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2023-10-20 22:41:01
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综述:OpenCV有针对矩阵操作的C语言函数. 许多其他方法提供了更加方便的C++接口，其效率与OpenCV一样.OpenCV将向量作为1维矩阵处理.矩阵按行存储，每行有4字节的校整.//由于opencv的矩阵式一位数组或者一位指针，所以我们只能利用opencv的函数对矩阵元素进行操作（当然这样也是最安全的做法，- -！太不习惯了）分配矩阵空间: CvMat* cvCreateMat(int ro
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2024-03-18 20:06:27
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# 使用OpenCV提取基于形状的特征值（Java实现）
在计算机视觉的领域，提取特征值是形状分析中的一个重要步骤。以下是利用OpenCV库提取形状特征值的过程。本文旨在帮助新手程序员了解并实现这一过程。
## 流程概述
首先，我们需要明确提取形状特征值的整个流程。以下是主要的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 安装OpenCV | 安装和配置Op
原创
2024-10-27 06:47:19
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##基础概念
特征工程是通过对原始数据的处理和加工，将原始数据属性通过处理转换为数据特征的过程，属性是数据本身具有的维度，特征是数据中所呈现出来的某一种重要的特性，通常是通过属性的计算，组合或转换得到的。比如主成分分析就是将大量的数据属性转换为少数几个特征的过程。某种程度而言，好的数据以及特征往往是一个性能优秀模型的基础。既然叫特征工程，自然涵盖了很多内容，而其中涉及到的比较重要的部分是特征的处
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2023-11-13 15:03:31
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大多数数据挖掘算法都依赖于数值或类别型特征，从数据集中抽取数值和类别型特征，并选出最佳特征。特征可用于建模， 模型以机器挖掘算法能够理解的近似的方式来表示现实特征选择的另一个优点在于：降低真实世界的复杂度，模型比现实更容易操纵 特征选择scikit-learn中的VarianceThreshold转换器可用来删除特征值的方差达不到最低标准 的特征。import numpy as np
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2023-07-03 16:14:08
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数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。
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。特征提取的意义：会直接影响机器学习的效果。
pandas数据清理；sklearn特征工程 为什么进行特征提取（特征抽取）？特征抽取是把
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2023-12-25 10:27:05
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