本文只记录sift特征提取过程和sift的扩展应用，并分析了opensift的代码。如果想详细理解sift的理论知识请参见Rachel-Zhang的文章。这里没分析OpenCV的代码，是因为相比之下opensift代码结构更加清楚，可读性更好。一、SIFT提取过程对图像宽高放大1倍，并假定图像已被0.5高斯滤波过，为了达到初始为1.6高斯的效果，再用1.62−0.52−−−−−−−−−√高斯滤波一
转载
2024-07-31 17:03:13
52阅读
代码下载：http://download.csdn.net/detail/nuptboyzhb/4987479官方网站： http://www.c
原创
2022-10-20 10:34:33
191阅读
SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种具有尺度不变性和光照不变性的特征描述子，也同时是一套特征提取的理论，首次由D. G. Lowe于2004年以《Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints[J]》发表于IJCV中。开源算法库OpenCV中进行了实现、扩展和使用。 本文主要依据原
文章目录一、简述SIFT特征提取与检索二、SIFT特征提取与检索原理三、实验要求四、实验代码1.特征点展示 sift1.py2.描述子算法 sift2.py3.检索匹配算法 sift3.py4.局部描述子进行匹配 sift4.py5.可视化连接图像 sift5.py五、实验结果及分析六、总结 一、简述SIFT特征提取与检索1999年David G.Lowe教授总结了基于特征不变技术的检测方法，在
转载
2023-12-07 07:23:16
317阅读
SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果，详细解析如下：
原创
2017-05-18 17:50:32
1802阅读
使用pyradiomics提取影像组学特征【详细】最近由于项目需求要使用pyradiomics提取影像组学特征，网上阅读了很多别人的博客，学到一些，然后去查看了pyradiomics的官方文档，最后自己实现了特征的提取，写下此文记录，方便日后查看。首先放上官方文档：https://pyradiomics.readthedocs.io/ 和pyradiomics源代码地址：https://githu
转载
2024-08-23 20:56:28
349阅读
HTK特征提取工具HCopy主要调用了HParm.c和HSigP.c这两个C文件里面的函数来实现了原始波形信号到MFCC的转换。特征提取的数据全部放在内存中处理，函数调用过程如下：main()->OpenSpeechFile->OpenParmFile->OpenBuffer->OpenAsChannel->FillBufFromChannel->GetFram
转载
2024-01-02 10:14:52
38阅读
特征提取代码总结颜色提取Ø 颜色直方图提取：Code:#include <cv.h>#include <highgui.h>#include <iostream>using namespace std; int main( int argc, char** argv ){IplImage * src= cvLoadImage("E:\\Down
转载
2023-01-06 10:18:56
239阅读
在数据分析和机器学习中，特征提取是从数据中提取有意义的信息的重要步骤。特征提取可以帮助提升模型的性能和效率，进而推动整个项目的成功。本文将详细记录针对“python特征提取代码”的问题解决过程，以便为未来的项目提供参考。
### 初始技术痛点
在我们开始构建一个基于机器学习的图像分类系统时，我们面临了一个技术痛点：如何从大量原始图像数据中有效提取特征以供模型使用。特征的数量和质量直接影响模型的
SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检測局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描写叙述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好...
转载
2014-12-26 19:26:00
148阅读
SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，它在空间尺度中对一副图寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量等描述子得到特征并进行图像特征点匹配，用来侦测与描述影像中的局部性特征。 它是基于物体上的一些局部特征SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性；使用
转载
2024-08-23 18:37:46
106阅读
SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检測局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描写叙述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好...
转载
2015-01-20 10:13:00
218阅读
SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检測局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描写叙述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好...
转载
2014-08-11 17:16:00
149阅读
2评论
SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检測局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描写叙述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好...
转载
2015-05-15 09:32:00
116阅读
2评论
一、SIFT提出的目的和意义二、SIFT的特征简介三、SIFT算法实现步骤简述四、图像集五、匹配地理标记图像六、SIFT算法代码实现代码结果截图小结七、SIFT实验总结八、实验遇到的问题 一、SIFT提出的目的和意义1999年David G.Lowe教授总结了基于特征不变技术的检测方法，在图像尺度空间基础上，提出了对图像缩放、旋转保持不变性的图像局部特征描述算子－SIFT（尺度不变特征变
转载
2023-07-20 21:02:18
156阅读
引言在机器学习中有一种学习叫做手写数字识别，其主要功能就是让机器识别出图片中的数字，其步骤主要包括：图片特征提取、将特征值点阵转化为特征向量、进行模型训练。第一步便是提取图片中的特征提取。数据的预处理关系着后面模型的构建情况，所以，数据的处理也是机器学习中非常重要的一部分。下面我就说一下如何提取图片中的特征向量。图片灰度化 => 当我们拿到一种图片的时候，这张图片可能是多种颜色集合
转载
2023-06-16 13:05:13
997阅读
1、特征处理分类特征抽取：从原始数据中抽取特征 特征转换：特征的维度、特征的转化、特征的修改 特征选取：从大规模特征集中选取一个子集2、特征提取2.1、TF-IDF 词频－逆向文件频率；词频TF(t,d)是词语t在文档d中出现的次数。文件频率DF(t,D)是包含词语的文档的个数。tf=|t|/|d|tf-idf=tf*idf公式中使用log函数，当词出现在所有文档中时，它的IDF值变为0
# 深度学习特征提取入门指南
深度学习中的特征提取是使用预训练模型来提取数据的特征，以便进行分类、回归等任务。本文将带领你一步一步地实现深度学习特征提取代码。
## 流程概览
以下是特征提取的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---------------------- |
| 1 | 导入必要的库 |
|
在现代数据挖掘中，特征提取是一个至关重要的环节，直接影响模型的性能和准确性。本文将探讨如何解决“数据挖掘特征提取代码”的相关问题，包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、逆向案例和扩展阅读，通过详细的图表和代码示例，希望能为大家提供一些有价值的参考。
### 协议背景
数据挖掘常常涉及多种协议的交互，这些协议在特征提取中扮演着重要角色。我们可以通过抓包和分析协议的方式来收集所需数据。
`
推文：OpenCV-Python教程（11、轮廓检测）一、轮廓发现是基于图像边缘提取的基础，寻找对象轮廓的方法，所以边缘提取的阈值选定会影响最终轮廓的发现。 操作步骤1.转换图像为二值化图像：threshold方法或者canny边缘提取获取的都是二值化图像 2.通过二值化图像寻找轮廓：findContours 3.描绘轮廓：drawContours二、相关函数1、findContours
