常见的几种图像特征提取算法1. LBP算法(Local Binary Patterns,局部二值模式)2.HOG特征提取算法（Histogram of Oriented Gradient）3.SIFT算子（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征变换） 1. LBP算法(Local Binary Patterns,局部二值模式)LBP算子是一种用来描述图像
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2023-08-15 09:42:53
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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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毫无疑问，上面的那副图画看起来像一幅电脑背景图片。这些都归功于我的妹妹，她能够将一些看上去奇怪的东西变得十分吸引眼球。然而，我们生活在数字图片的年代，我们也很少去想这些图片是在怎么存储在存储器上的或者去想这些图片是如何通过各种变化生成的。在这篇文章中，我将带着你了解一些基本的图片特征处理。data massaging 依然是一样的：特征提取，但是这里我们还需要对跟多的密集数据进行处理，但同时数据清
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2023-08-04 11:14:47
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前几天ubuntn16虚拟机又被弄爆了，这几天配置了一个深度deepin的系统，然后安装完anaconda和pycharm配置好环境解决了matplotlib中文现实问题。进入正题1.Sklearn简介Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分
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2023-08-09 18:41:19
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之前我们讨论过了众多的特征检测算法，这次我们来讨论如何运用相关的方法进行特征匹配。本次教程完全为实战教程，没有相关的算法原理介绍，大家可以轻松一下了。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 匹配器，首先我们必须使用
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2023-09-11 20:56:29
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一幅图像的纹理是在图像计算中经过量化的图像特征。图像纹理描述图像或其中小块的空间颜色分布和光强分布。基于结构的方法和基于统计数据的方法。一个基于结构的纹理特征提取方法是将所要检测的纹理进行建模，在图像中搜索重复的模式。该方法对人工合成的纹理识别效果较好。但对于交通图像中的纹理识别，基于统计数据的方法效果较好。1 LBP纹理特征 &
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2023-08-05 10:49:55
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作者｜Andrey Nikishaev“拍立淘”“一键识花”“街景匹配”……不知道大家在使用这些神奇的功能的时候，有没有好奇过它们背后的技术原理？其实这些技术都离不开最基本的图像检索技术。本篇文章我们就将对这一技术的原理进行介绍，并通过一个简单的Python脚本来实现一个最基本的图像检索demo。图像特征 首先我们需要明白图像特征是什么以及它的使用方法。图像特征是一种简单的图像模式，基于
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2024-08-23 20:35:15
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文章目录模板匹配与特征匹配python的版本及依赖的库的安装opencv+python模板匹配[^1]匹配材料模板匹配Template Matching----单目标匹配模板匹配Template Matching----多目标匹配opencv+python特征匹配[^2]匹配材料BFMatching描述特征点--运行结果不精确基于FLANN的匹配器(FLANN based Matcher)描述特
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2023-11-22 12:33:19
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亲测有用）：【OpenCV-Python】29.OpenCV的特征检测——特征匹配_opencv 特征匹配 python_机器视觉小学徒的博客-CSDN博客一、关键点获取并画图# -*- coding: utf-8 -*
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# 1.读取灰度图像
image1 = cv2.imread("p1.png")
ima
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2023-06-16 10:10:20
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文章目录前言一、为什么要进行批处理二、具体步骤1.选择输入图像所在路径2.选择输出图像保存路径3.批量读取图像、处理，输出（以提取边缘特征为例）4.完整代码三、实验演示总结参考博客 前言最近在复现论文，其中有一个环节是对图像进行特征提取，因为图像太多所以需要进行批处理。一、为什么要进行批处理在大部分图像处理任务中，第一步是对所需算法进行研究，在这一过程往往只针对一张或者少量图像进行处理，研究算法
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2024-07-31 11:41:26
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文章目录特征是什么？图像特征的操作步骤常见的特征提取方法：其他常用的特征检测算法 特征是什么？常见的特征有：边缘、角，区域； 图像特征的操作步骤目前图像特征的提取主要有两种方法：传统图像特征提取方法 和 深度学习方法。传统的特征提取方法：基于图像本身的特征进行提取；深度学习方法：基于样本自动训练出区分图像的特征分类器；传统的图像特征提取一般分为三个步骤：预处理、特征提取、特征处理；然后在利用机器
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2023-11-20 10:18:37
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自动化特征提取器：图像特征提取和深度学习视觉和声音是人类固有的感觉输入。我们的大脑是可以迅速进化我们的能力来处理视觉和听觉信号的，一些系统甚至在出生前就对刺激做出反应。另一方面，语言技能是学习得来的。他们需要几个月或几年的时间来掌握。许多人天生就具有视力和听力的天赋，但是我们所有人都必须有意训练我们的大脑去理解和使用语言。有趣的是，机器学习的情况是相反的。我们已经在文本分析应用方面取得了比图像或音
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2024-05-20 23:07:18
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图像特征主要有图像的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征。人眼可以看到图像这种视觉信息，但这种信息并不能让计算机“看见”，即计算机并不能处理这种信息。想要让计算机“看见”，就要求我们将图像的视觉信息转化成计算机能够识别和处理的定量形式。这就是图像特征提取，传统的特征提取方法分为两个类别，分别是基于结构形态的特征提取与基于几何分布的特征提取。基于结构形态的特征提取通常情况下，基于结构形态的特征
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2024-03-12 07:27:25
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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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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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近期一直研究图像的拼接问题。图像拼接前，找到各个图像的特征点是个非常关键的步骤。这期专栏，我将介绍两种较常用的特征匹配方法(基于OpenCV)，Brute-Force匹配和FLANN匹配。1、BF匹配cv2.BFMatch( normType, crossCheck=True/False)其中normType是用来指定要使用的距离测试类型。默认值为cv2.Norm_L2,适用于SIFT,SURF方
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2023-07-13 15:22:56
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修改prototxt实现caffe在[1]讲到如何看一个图片的特征和分类结果，但是如何批量抽取特征呢？可以使用c++的版本点击打开链接，这里我们谈下如何用Python批量抽取特征。
首先，我们要注意caffe filter_visualization.ipynb的程序中deploy.prototxt中网络每一轮的图片batch是10， 这个数刚好和oversample=true的crop数量是一
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2024-02-27 12:38:34
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图像分割基于阈值优点：灰度阈值化，简单，快速，广泛用于硬件处理图像，如：FPGA实时图像处理
场景：各个物体不接触，物体和背景灰度值差别较明显，阈值处理效果好基于边缘返回结果：边缘检测的结果是点，不能作为图像分割的点，需要进一步处理，将边缘点沿着图形边界连接，形成边缘链。
检测算子： Sobel, Laplace, Cannyimport cv2 as cv
import numpy as np
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2021-10-09 18:18:00
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这是一张灵异事件图。。。开个玩笑，这就是一张普通的图片。毫无疑问，上面的那副图画看起来像一幅电脑背景图片。这些都归功于我的妹妹，她能够将一些看上去奇怪的东西变得十分吸引眼球。然而，我们生活在数字图片的年代，我们也很少去想这些图片是在怎么存储在存储器上的或者去想这些图片是如何通过各种变化生成的。在这篇文章中，我将带着你了解一些基本的图片特征处理。data massaging 依然是一样的：特征提取，
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2024-07-04 21:25:39
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目录一、特征提取1.1 定义1.2 边缘1.3 角1.4 区域1.5 脊二、图像匹配2.1 定义2.2 概述三、基于特征点的特征描述子 四、Harris角点检测算法4.1 概述4.2 原理 4.3 数学表达4.4 代码实现 五、SIFT特征检测算法5.1 概述5.2 原理5.3 数学表达5.4 代码实现一、特征提取1.1 定义 &nbs
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2023-06-19 13:41:14
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