特征脸Eigenface：Eigenface(特征脸)在人脸识别历史上应该是具有里程碑式意义的，其被认为是第一种有效的人脸识别算法。1987年 Sirovich and Kirby 为了减少人脸图像的表示（降维）采用了主成分分析法（Principle Component Analysis， PCA）的方法，1991年 Matthew Turk和Alex Pentland首次将P
应用：图像拼接、图像匹配特征检测和提取算法：Harris（检测角点）SIFT（检测斑点blob）SURF（检测斑点）FAST（检测角点）BRIEF（检测斑点）ORB（带方向的FAST算法与具有旋转不变性的BRIEF算法）特征匹配算法：暴力匹配（Brute-Force）基于FLANN匹配。特征：特殊的图形区域、独特性和易于识别性--角点和高密度区域。大量重复区域和低密度区域不适合作为特征，边缘时很好
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2023-12-04 18:52:04
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sklearn.feature_extraction
模块可用于以机器学习算法支持的格式从原始数据集(如文本和图像)中提取特征。
**注意：**特征提取与
特征选择
有很大不同：前者是将任意数据(例如文本或图像)转换为可用于机器学习的数字特征。后者是一种应用在这些特征上的机器学习技术。
1. 从字典加载特征(Loading features from dict
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2023-11-30 09:05:30
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1.前言在深度学习出来之前，图像识别领域北有“Gabor帮主”，南有“SIFT慕容小哥”。目前，深度学习技术可以利用CNN网络和大数据样本搞事情，从而取替“Gabor帮主”和“SIFT慕容小哥”的江湖地位。但，在没有大数据和算力支撑的“乡村小镇”地带，或是对付“刁民小辈”，“Gabor帮主”可以大显身手，具有不可撼动的地位。IT武林中，有基于C++和OpenCV，或是基于matlab的Gabor图
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2024-08-01 07:36:22
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文章目录一、提取特征二、保存特征点 一、提取特征傅里叶描述子特征点进行提取提取手部轮廓原理：加载图像（opencv，截图保存saveROI）肤色检测（YCrCb颜色空间的Cr分量+Otsu法阈值分割算法）图像去噪（numpy二值化处理）轮廓提取（canny检测，cv2.findContours->傅里叶描述子Laplacian）二次去噪（numpy二值化处理）绘制轮廓（cv2.drawCo
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2023-09-18 20:53:49
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最近几天了解了一下人脸识别，应用场景可以是图片标注，商品图和广告图中有没有模特，有几个模特，模特的性别，年龄，颜值，表情等数据的挖掘。基础的识别用dlib来实现，dlib是一个机器学习的包，主要用C++写的，但是也有Python版本。其中最流行的一个功能是Facial Landmark Detection, 配备已经训练好的轮廓预测模型，叫shape_predictor_68_face_landm
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2024-07-10 17:30:10
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目录HOG步骤详解HOG用Numpy代码实现的下载地址HOG特征实现的主要步骤（代码实现部分，缺少处理block）：代码功能：代码详解（代码根据我自己的理解修改一部分，主体一样）：1.导入必要库，注意在jupter画图要加%matplotlib inline 2.显示图片->图片灰度化 3.调整图片大小，调整为cell尺寸大小的整数倍，避免后面cell分割的时候剩余&nb
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2024-07-31 17:23:16
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1.特征工程直接影响模型预测结果。python用sklearn库做特征工程两种文本特征抽取方法（Count, tf-idf）（1）特征抽取API（统计单词次数）sklearn.feature_extractionpython调用sklearn.feature_extraction 的DictVectorizer实现字典特征抽取# 字典特征抽取
def dictvec():
#
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2023-11-06 18:00:28
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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
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2024-08-23 20:56:28
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实现HOG特征提取的大概过程： 1）灰度化（将图像看做一个x,y,z（灰度）的三维图像）； 2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰； 3）计算图像每个像素的梯度（包括大小和方向）；主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰。 4）将图像划分成小cells（例如6*6像素
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2023-07-12 14:09:04
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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
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2024-01-02 10:14:52
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# 特征脸算法简介与Python实现
## 引言
特征脸算法（Eigenfaces）是一种人脸识别技术，基于主成分分析（PCA）的方法。利用这一算法，我们可以将高维的面部图像数据简化为低维的特征集合。特征脸算法通过提取面部图像中的重要特征，来识别不同的个体。它在实践中有广泛的应用，如安全监控、门禁系统等。
在本篇文章中，我们将详细介绍特征脸算法的原理，并提供 Python 示例代码以展示如何
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
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2023-06-16 13:05:13
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文章目录一、用python+opencv实现物体特征值提取1、读取图像、转为灰度图像并降噪2、获取水果轮廓将最大轮廓画入最开始的img图像并显示将小于某一规模的轮廓删除3、提取水果的面积周长及颜色获取二值图并计算面积提取边缘并计算周长提取平均颜色二、代码 刚接触机器学习时候写的了，当时只知道机器学习不知道深度学习还以为只能人为的提取特征根据特征训练，后来才发现有深度学习这样更好的选择可以自动提取
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2023-08-09 18:41:12
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当我们进行目标追踪目标分割的时候一个基础的问题是：我们要找到吐下那个的特征，这些特征要易于被追踪比较。通俗的来说就是找到图象中的一些区域，无论你想向那个方向移动这些区域变化都很大，这个找到图象特征的技术被称为特征检测。harris角点检测原理。此外简单说一句这个算法的主要思想是计算像素的某个值，当其大于某个阈值时就认为该像素是角点（特征点）。cv2.cornerHarris(src, blockS
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2023-08-10 22:12:41
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TsFresh学习 最近膜拜大佬写的GitHub学习到了一个时间序列数据特征提取的库-TsFresh，感觉好像挺牛逼的，去B站大学找了一下想找点资料学一学，尴尬的是… 发挥一下主观能动性，网上找了一下还好有官方文档！ 英文的Introduction 官方文档第一句话就是说TsFres
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2024-04-28 15:35:37
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ORB特征是目前最优秀的特征提取与匹配算法之一，下面具体讲解一下： 特征点的检测图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点，如轮廓点，较暗区域中的亮点，较亮区域中的暗点等。ORB采用FAST（features from accelerated segment test）算法来检测特征点。这个定义基于特征点周围的图像灰度值，检测候选特征点周围一圈的像素值，如果候选点周围领域内有足够
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2023-11-28 13:25:36
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ORB-SLAM2跟踪线程对相机输入的每一帧图像进行跟踪处理，如下图所示，主要包括4步，提取ORB特征、从上一帧或者重定位来估计初始位姿、局部地图跟踪和关键帧处理。以下结合相关理论知识，阅读ORB-SLAM2源代码，从而理解ORB-SLAM2算法中ORB特征提取过程。ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）基于特征点的方法是SLAM的前端VO的主流方法，因为其运行稳
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2023-11-28 10:22:28
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本篇文章主要讲解Python调用OpenCV获取图像属性，截取感兴趣ROI区域，处理图像通道。一.获取图像属性1.形状-shape通过shape关键字获取图像的形状，返回包含行数、列数、通道数的元祖。其中灰度图像返回行数和列数，彩色图像返回行数、列数和通道数。如下图所示： # -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy
#读取图片
img = cv2
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2023-07-28 20:33:28
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# HOG特征提取：理解与应用
## 引言
在计算机视觉领域，特征提取是图像处理中的核心任务之一。直方图梯度(HOG)特征是一种常用的描述形状和边缘特征的方法，广泛应用于目标检测和图像识别等任务。本文将介绍HOG特征提取的基本概念，并通过Python代码示例指导您如何实现这一过程。
## HOG特征提取原理
HOG特征提取的基本思想是通过计算图像中每个像素点的梯度方向和幅值，从而捕捉到对象
原创
2024-09-25 08:48:47
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