# 深度学习图像特征识别
深度学习是一种机器学习技术，通过多层神经网络模拟人类大脑神经元之间的连接，实现对数据的学习和识别。在图像处理领域，深度学习被广泛应用于图像特征识别，帮助机器准确地识别图像中的各种特征和对象。
## 深度学习图像特征识别原理
深度学习图像特征识别是通过卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）来实现的。CNN模拟了人类视觉系统的
原创
2024-03-20 05:47:29
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线特征的LSD提取算法线段检测器算法算法流程 大多数图像中都存在直线特征，是视觉感知、描述z外部环境的重要特征信息。直线是一种大尺度的特征，在水面环境中具有更为理想的适用性，线特征具有光照和视角不变性特点，表现更为稳定、有效。因此将点、线特征进行结合使用，可以有效的提高系统的精度和鲁棒性。 线段检测器算法线段检测器算法（Line Segment Detector, LSD）是一种线段检测算法在线
目标识别和图像识别是计算机视觉领域中两个相关但略有不同的概念。下面是对它们的简要概述：图像识别（Image Recognition）：图像识别通常指的是确定图像中存在哪些类别的对象。它可以看作是一个分类任务，其中输入是整个图像，输出是图像所属的类别或标签。图像识别的一个常见示例是手写数字识别，例如 MNIST 数据集，任务是确定图像中表示的数字（0 到 9）。目标识别（Object Recogni
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2024-03-16 10:23:10
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1、特征点检测评价——重复率原理：实际上就是找出两副图像所提出的特征点中，重复特征点所占的比例；《A performance evaluation of local descriptors》一文提出了特征点检测器和匹配结果的评价准则，我的理解是：图A、B是两幅待匹配图像，图A映射到图B有一个单应性矩阵H1，图B映射到图A有单应性矩阵H2，图A检测出N1个特征点，图B检测出N2个特征点，因为图像A和
基本概念：特征检测、特征描述、特征匹配4.1感兴趣点感兴趣点检测感兴趣点的特点：可重复检测、有判别力、局部性模板匹配：ORBFAST：取图像中检测点，以该点为圆心的周围的16个像素点判断检测点是否为角点， 若有连续12或9个邻域像素值都大于或都小于中心像素点（+-阈值），则认为是候选特征点。可以先判断直角点剪枝。ORB：仅将中心点与圆上的四个像素点比较，要求连续2个的像素值都大于或都小于中心像素点
基于纹理分析方法，提取掌静脉图像的方向、频率、相位、幅度等纹理特征: 这类方法大多借鉴掌纹识别方法，通过各种滤波器提取静脉图像纹理特征，编码纹理特征并进行匹配识别。 它有3 个核心步骤: 滤波器选择、编码方式、匹配方式。对于滤波器的选择，现应用于掌脉的有正交高斯滤波器、多尺度匹配滤波器、Gabor 滤波器等。而编码方式主要有竞争编码( competitive code) ，序数编码( ordin
利用 OpenCV 实现身份证识别 Demo 效果：主要步骤分为两大步：利用 OpenCV 从完整的身份证图片中识别出身份证号码区域，并返回身份证号码的图片利用 OCR 识别工具将身份证号码图片识别成文字实际上身份证识别、银行卡识别都是相同的思路。1、OpenCV 图像识别1.1 上层代码过程在 Activity 中，点击“从相册中查找”按钮从相册中选择一张图片转换为一个 640 * 480 的
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2024-06-02 10:28:25
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通过一个图像分类问题介绍卷积神经网络是如何工作的。下面是卷积神经网络判断一个图片是否包含“儿童”的过程，包括四个步骤： ● 图像输入（InputImage） ● 卷积（Convolution） ● 最大池化（MaxPooling） ● 全连接神经网络（Fully-ConnectedNeural Network）计算。 首先将图片分割成如下图的重叠的独立小块；下图中，这张照片被分割成了77张大小相同
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2024-03-19 11:48:03
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http://www.liuxiao.org/2019/02/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%AC%94%E8%AE%B0%EF%BC%9Anetvlad-cnn-architecture-for-weakly-supervised-place-recognition/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/237602816传统方
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2024-03-25 20:28:10
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Oriented FAST and Rotated BRIEF这篇文章我们将介绍一种新的具有局部不变性的特征 —— ORB特征，从它的名字中可以看出它是对FAST特征点与BREIF特征描述子的一种结合与改进，这个算法是由Ethan Rublee,Vincent Rabaud,Kurt Konolige以及Gary R.Bradski在2011年一篇名为“ORB：An Efficient Alter
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx作者信息：中国农业银行研发中心 王哲图像中蕴含着大量的语义信息，如何挖掘这些信息，...
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2021-10-26 15:03:37
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1 Fast算法1.1 原理我们前面已经介绍过几个特征检测器，它们的效果都很好，特别是SIFT和SURF算法，但是从实时处理的角度来看，效率还是太低了。为了解决这个问题，Edward Rosten和Tom Drummond在2006年提出了FAST算法，并在2010年对其进行了修正。FAST (全称Features from accelerated segment test)是一种用于角
本文深入探讨了图像检索技术及其在主流APP中的应用，涵盖了特征提取、相似度计算、索引技术，以及在电商、社交媒体和云服务中的实际应用案例。一、引言在当今数字化时代，图像成为了最直观、最丰富的信息载体之一。从社交媒体到电子商务平台，从云存储服务到内容发现应用，图像内容无处不在，它们的快速增长与管理已成为当代科技领域的一大挑战。在这个背景下，图像检索技术的发展与应用变得尤为重要。图像检索，即通过特定图像
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2024-08-10 14:44:31
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网上发现一篇不错的文章，是关于图像特征提取的，给自己做的项目有点类似，发出来供大家参考。 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。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。特征提取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。 特征的定义 &
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2023-10-18 06:34:26
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人体姿势骨架以图形格式表示人的方向。本质上，它是一组可以连接起来描述人的姿势的坐标。骨架中的每个坐标都称为零件（或关节或关键点）。两个部分之间的有效连接称为一对（或肢体）。请注意，并非所有零件组合都会产生有效的配对。下面显示了一个示例人体姿势骨架。左：人体姿势骨架的 COCO 关键点格式。右图：渲染的人体姿势骨架。 多年来，人们引入了几种人体姿势估计方法。最早（也是最慢）的方法通常是在只
前言Recognize.js 是一个 Node.js 物体识别神经网络框架。 安装首先下载并安装 GraphicsMagick。在 Mac OS X 中，你可以方便地使用 Homebrew 安装:brew install graphicsmagick然后使用 npm 下载 Recognizejs：npm i recognizejs开始导入 Recognizejs 到你的项目中:cons
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2024-09-23 16:38:11
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前言1.在目标检测、识别，匹配的应用中，特征点的提取是不可缺少的部分的步骤，在之前博文我演示了HOG特性提取与使用HOG与SVM训练自己的样本进行行人检测。
2.我的编程环境是Windows 7 64位，IDE是VS2015，配置了OpenCV3.3与OpenCV_Contrib,Boost 1.66,其中Boost是用来操作文件和目录用的，是于如果配置以上的环境，可以看我之前写的博文。一、SUR
基于深度学习的图像识别模型研究综述摘要：深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其目的在于训练计算机完成自主学习、判断、决策等人类行为并建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人类大脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。本文从图像识别背景入手，针对深度学习在图像识别领域中的不同处理方法及模型的发展进行介绍。关键词： 深度学习；图像识别；神经网络Abstract: Deep learning
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2024-06-03 18:58:00
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一、准备模型在这里，我们利用已经训练好的Googlenet进行物体图像的识别，进入Googlenet的GitHub地址，进入models文件夹，选择Googlenet 点击Googlenet的模型下载地址下载该模型到电脑中。模型结构在这里，我们利用之前讲到的网络模型绘制网站画出Googlenet的结构图如下：在这里，pad就是给图像补零，pad:2就是补两圈零的意思；LRN就是局部相应归一化，利用
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2024-05-16 10:50:41
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目录1.直方图的绘制 2.傅里叶变换（高频滤波器/低频滤波器的设计）1.直方图的绘制直方图绘制的目的：统计每个像素点分别由多少个代码实现 import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#直方图
img = cv2.imread('cat.png',0) #0表示灰度图
hist = cv2.calc
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2024-08-02 18:49:38
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