图像特征提取与描述我们怎么判断两幅图像是否描述的是同一个事物呢？很多时候我们需要给出这样的判断，那我们判断的依据是什么呢？比如说判断一个人，你怎么知道你眼前的人就是你知道的那个人？是因为他的长相和之前存储在我们大脑里的那个名字所对应的长相相匹配，或者你一直记着他鼻子下面长着一颗痣，我们才确定他就是我们认识的人。
那么对于图像来说是否也存在某种可以检测出来的特征，可以用于匹配呢？
答案当然是有的
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2024-07-05 21:19:02
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问题引出 要做的是，不要提取到树叶和树枝，只是把荔枝（果实）的轮廓提取出来思路1.首先将RGB图像转成HSV图像 2.在HSV下，将色温为红色的标白，其他颜色的标黑. 3.然后根据这个图，双重for循环，检测周围的点，如果是01分界就打点，否则继续遍历下一个点。转化为HSV图像并且完成标记#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <stdio.
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2023-08-02 18:23:08
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本篇和大家分享客户端的实现方案：目前提取图片颜色比较常用的主题色提取算法有：最小差值法、中位切分法、八叉树算法、聚类、色彩建模法等，在这里我选择了中位切分法进行实现。思路中位切分法通常是在图像处理中降低图像位元深度的算法，可用来将高位的图转换位低位的图，如将24bit的图转换为8bit的图。我们也可以用来提取图片的主题色，其原理是是将图像每个像素颜色看作是以R、G、B为坐标轴的一个三维空间中的点，
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2023-11-06 21:39:10
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读取图像并自己提取文本非常容易。 但是动态地从照片中提取文本要困难一些，而且值得庆幸的是， imgclip提供了一个相当简单的解决方案。 此命令行工具在Mac，Windows和Linux的终端中运行。 它只需要为图像文件加上语言作为参数，然后返回复制到剪贴板的文本即可。 您可以通过npm安装整个库，这是一个非常简单的安装 。 这个东西只有几KB大 ，并且带有一个JS文件，您可以在GitHub
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2024-09-29 11:28:58
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基于深度学习的x射线图像骨龄自动特征提取Automatic Feature Extraction in X-ray Image Based on Deep Learning Approach for Determination of Bone Age数据：x射线图像 利用深度神经网络学习x射线图像的特征。然后，采用基于支持向量机的分类方法对特征进行分类。摘要目的:骨龄测定是判断骨骼成熟度和生长潜力
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2023-11-09 06:19:38
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1. 创建轮廓 一般获取轮廓的步骤是提取边缘，边缘是一张图片中亮暗区域的过渡位置，它可以由图片梯度计算得出。图片梯度也可以表示为边缘幅度和边缘方向。通过选择那些有高的边缘幅值的像素点或者有特定边缘方向的像素点，区域内的轮廓可以提取出来。可以通过多种的方式以多种精度提取轮廓。像素精度提取边缘的方法 :使用 边缘滤波器 &
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2023-09-07 23:43:20
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什么是LBP纹理特征？ LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是提取局部特征作为判别依据的，一种有效的纹理描述算子，度量和提取图像局部的纹理信息。它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点，对光照具有不变性。由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出用于纹理特征提取。LBP特征基本描述： LBP的基本思想是定义于像素的8邻
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2024-03-05 06:37:30
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图像的边界信息一般通过灰度值突变来体现，所以图像边缘提取一般通过捕捉灰度突变的方法来实现，捕捉灰度突变可以通过求微分来实现 导数越大说明变化越大，边缘信号越强 1.Sobel算子 也叫离散微分算子，一阶微分算子，求导算子，先做高斯平滑在做微分求导 可以在各个方向上求图像的梯度 如水平方向 Gx=[-
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2021-05-25 22:15:25
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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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特征是图像识别、图像检索的关键之一。特征提取对于识别、检索的效果至关重要，它主要经历了底层特征（颜色、纹理、形状等）提取、局部特征（SIFT、SURF等）提取、词频向量（图像对图象集BOW的编码结果，可以作为图像特征，在局部特征基础上进行）提取、深度神经网络提取几个过程。虽然在很多场景下深度网络提取特征效果较好，现在已经成为主流，但在特定环境、特定场景下，结合其他技术（空间金字塔、稀疏学习、LBP
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2024-05-11 21:52:01
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Canny边缘检测算法 经典的Canny边缘检测算法通常都是从高斯模糊开始，到基于双阈值实现边缘连接结束。但是在实际工程应用中，考虑到输入图像都是彩色图像，最终边缘连接之后的图像要二值化输出显示，所以完整的Canny边缘检测算法实现步骤如下：1. 彩色图像转换为灰度图像2.  
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2023-08-08 13:17:27
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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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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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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发现结果。python实现import cv2
import numpy as np
__author__ = "boboa"
def contours_demo(image):
dst = cv2.GaussianBlur(image, (3, 3), 0)
gray = cv2.cv
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2023-06-14 13:47:47
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一、点特征提取点特征主要指图像中的明显点，如房屋角点、圆点等，在图像匹配合遥感影像定位中很有用。用于点特征提取得算子称为有利算子或兴趣算子。自七十年代以来出现一系列各不相同、个有特色的兴趣算子，叫知名的有Moravec算子、Hannah算子与Foistner等。 下面以Moravec算子为例说明点特征提取：Moravec算子的基本思想是，以像元的四个
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2024-01-04 19:44:20
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目录基本介绍cv2.getPerspectiveTransforms介绍cv2.warpPerspective介绍寻找特征图像完整代码及运行效果 基本介绍 注意：这篇文章的前提是学过图像仿射变换 使用opencv的透视变换可以使我们简单的提取
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2023-12-14 12:17:19
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GIST特征使用GIST概念最初源自1979年Friedman A的论文，后于2001年被Oliva等人借用来代指空间包络特征，随后就是2003年由Torralba等人的继续研究。1全局特征信息又称为“Gist”信息,为场景的低维签名向量。采用全局特征信息对场景进行识别与分类不需要对图像进行分割和局部特征提取,可以实现快速场景识别与分类。1.1 什么是Gist特征一种宏观意义的场景特征描述对于“大
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2023-11-20 22:03:42
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目录基本介绍cv2.getPerspectiveTransforms介绍cv2.warpPerspective介绍寻找特征图像完整代码及运行效果 基本介绍 注意：这篇文章的前提是学过图像仿射变换 使用opencv的透视变换可以使我们简单的提取
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2023-12-14 10:10:57
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原创
2023-11-15 21:11:58
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## Python提取图像灰度
在图像处理中，灰度是指图像中的每个像素的亮度级别，通常用0到255的值表示。提取图像的灰度是图像处理中常见的操作，可以帮助我们更好地理解图像的内容，进行后续的分析和处理。在Python中，我们可以使用一些库来方便地实现图像灰度的提取。
### PIL库
PIL（Python Imaging Library）是Python中用于图像处理的常用库之一。我们可以使用
原创
2024-06-26 05:38:45
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