寻找特征不变矩python的过程记录博文
在这一篇博文中，我将详细说明在Python中寻找特征不变矩的整个过程，特别是如何在备份、恢复和监控等多个方面保持数据的完整性和可靠性。这对于处理复杂计算，尤其是在图像处理和计算机视觉领域，具有重要意义。
### 备份策略
为了保证数据的安全性，我制定了一个完整的备份策略。备份策略的核心围绕着定期备份和存储结构的优化。在我的思维导图中，涉及了各个备份的
特征递归消除法 特征递归消除法（Feature Recursive Elimination，简称RFE）是一种特征选择的算法，它通过反复训练模型，并剔除其中的弱特征，直到达到所需的特征数量。该算法的步骤如下：首先，将所有的特征都输入模型，得到模型的性能评价指标（比如准确率、F1得分等）。然后，选择性能评价
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2023-11-07 01:44:04
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1、概述：矩函数在图像分析中有着广泛的应用，如模式识别、目标分类、目标识别与方位估计、图像编码与重构等。一个从一幅数字图形中计算出来的矩集，通常描述了该图像形状的全局特征，并提供了大量的关于该图像不同类型的几何特性信息，比如大小、位置、方向及形状等。图像矩的这种特性描述能力被广泛的应用在各种图像处理、计算机视觉和机器人技术领域的目标识别与方位估计中。一阶矩与形状有关，二阶矩显示曲线围绕直线平均值的
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2023-09-03 16:33:27
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在计算机视觉和图像处理中，Hu不变矩作为一种描述图像形状和特征的工具，近年来受到了广泛的关注和应用。Hu不变矩通过提取图像的几何特征，使得复杂的图像能够转换为一组可供分析的数字特征。这些特征不受旋转、缩放和翻转的影响，因此在物体识别、图像分类等领域有着重要的应用价值。
## 背景定位
Hu不变矩是由M. K. Hu于1962年提出的。从那时起，这种技术经历了多个发展阶段。从最早的简单几何特征，
颜色是彩色图像最重要的内容之一，被广泛用于图像检索中。但从图像中提取颜色特征时，很多算法都先要对图像进行量化处理。量化处理容易导致误检，并且产生的图像特征维数较高，不利于检索。stricker和0reng0提出了颜色矩的方法[1]，颜色矩是一种简单有效的颜色特征表示方法，有一阶矩(均值,mean)、二阶矩(方差,viarance)和三阶矩(斜度,skewness)等，由于颜色信息主
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2023-07-24 22:04:17
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Python是一种广泛使用的编程语言，因其简单易学和强大的库支持，常被用于图像处理和计算机视觉任务。在计算机视觉中，寻找图像的特征不变矩阵是一个重要的步骤，尤其是在物体识别和图像匹配等应用中。特征不变矩阵可以帮助我们在不同视角或光照变化下保持对象识别的一致性。本文将对如何使用Python寻找图像的特征不变矩阵进行详细的回顾和记录。
### 问题背景
在实际应用中，我们常常需要在不同条件下对同一
几何不变矩--Hu矩
原创
2021-07-08 17:21:50
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Python3 集合集合(set)是一个无序的不重复元素序列。可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合，注意：创建一个空集合必须用set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。创建格式：parame = {value01,value02,...}或者set(value)1.定义可变集合&
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2024-09-05 13:21:31
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目录一、图像检索1.1 简介1.2 步骤二、Bag Of Words模型(BOW)2.1 简介2.2 原理2.2.1 特征提取2.2.2 学习“视觉词典”2.2.3 量化输入特征集2.2.4 TF-IDF 2.2.5 根据TF-IDF转化成视觉单词（visual words）的频率直方图 2.2.6 倒排表三、代码实现3.1 数据集3.2 具体代码3.2.1 SIFT
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2023-11-07 14:43:35
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图像的几何不变矩 矩特征主要表征了图像区域的几何特征,又称为几何矩， 由于其具有旋转、平移、尺度等特性的不变特征，所以又称其为不变矩。在图像处理中，几何不变矩可以作为一个重要的特征来表示物体，可以据此特征来对图像进行分类等操作。 1.HU矩 几何矩是由Hu(Visual pattern recognition by moment invariants)在1962年提出的，图像f(x，y)的(p+q
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2024-09-02 21:24:39
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**可变与不可变：**不可变数据类型更改后地址发生改变，可变数据类型更改后地址不发生改变 在python中数据类型有：整型（int,float,complex,boolue），字符串，元组，集合，列表，字典。a = 1
print(id(a),type(a))
a = 2
print(id(a),type(a))
1912499232 <class 'int'>
1912499264
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2023-11-07 00:44:59
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#include "iostream"using namespace std;#include "cv.h"#include "highgui.h"const char* filename = "E:\\beichun_small.jpg"; int main(int argc, char* argv[]){ CvMoments moments; CvHuMoments hu_moments; IplImage* image = cvLoadImage(filename); if (!image) { std::c
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2011-08-28 22:24:00
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地址 http://blog..NET/daijucug/article/details/7535370【图像算法OpenCV】几何不变矩--Hu矩 一 原理 几何矩是由Hu(Vis...
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2016-11-07 16:02:00
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什么是不可变类 是指当创建了这个类的实例后，就不允许修改它的属性值。在JDK的基本类库中，所有基本类型的包装类，如Integer和Long类，都是不可变类，java.lang.String也是不可变类。如何创建一个不可变类 1. 所有成员都是private 2. 不提供对成员的改变方法，例如：setXXXX 3. 确保所有的方法不会被重载。手段有两种：使用final Class(强不可变类)，或者
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2023-08-20 09:34:24
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一、概述霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术，该过程在一个参数空间中通过计算累计结果的局部最大值得到一个符合该特定形状的集合作为霍夫变换结果。霍夫变换于1962年由PaulHough首次提出，最初的Hough变换是设计用来检测直线和曲线，起初的方法要求知道物体边界线的解析方程，但不需要有关区域位置的先验知识。这种方法的一个突出优点是分割结果的Robustness
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2024-05-14 21:40:21
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在13期中，我们提到：信号与系统课程的三大变换(傅里叶变换、拉普拉斯变换和z变换)中，傅里叶变换无疑是最为重要的变换，而傅里叶变换的性质又是其中的重点。连续时间信号傅里叶变换的性质很多，需要掌握的有：对称性(对偶性、互易对称性)、线性、奇偶性(共轭对称性)、展缩特性(尺度变换特性)、时移特性、频移特性以及频域卷积特性等。 每个性质包含三方面的内容：性质本身的数学表示、证明和应用。应用包括在傅里
目标• 联合使用特征提取和 calib3d 模块中的 findHomography 在复杂图像中查找已知对象。基础还记得上一节我们做了什么吗？我们使用一个查询图像，在其中找到一些特征点（关键点），我们又在另一幅图像中也找到了一些特征点，最后对这两幅图像之间的特征点进行匹配。简单来说就是：我们在一张杂乱的图像中找到了一个对象（的某些部分）的位置。这些信息足以帮助我们在目标图像中准确的 找到（查询图像
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2024-06-22 18:47:36
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# Python OpenCV 特征点寻找
## 介绍
在计算机视觉领域中，特征点寻找是一项非常重要的任务。特征点是图像中具有独特性质的点，它们可以用来描述和识别图像中的物体或场景。Python的OpenCV库提供了一些强大的工具来寻找和提取图像的特征点。本文将介绍如何使用Python和OpenCV来进行特征点寻找的基本操作。
## 安装OpenCV
在开始之前，首先需要安装OpenCV库。可
原创
2023-08-28 08:11:43
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在图像模式匹配中，可以使用图像矩不变量进行形态匹配，具体如下： 1 图像的矩 图像的(p + q)阶矩可表示为 ， 当同一图像发生平移后，除了 保持不变，其他高阶矩均会发生改变，为了使图像矩的平移不变，需要引入中心矩。 使用以下公式 可得到图像中心， 图像中心矩可表示为 。 图像中心矩与图像矩之间存
原创
2022-01-13 16:22:24
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1. 矩的概念图像识别的一个核心问题是图像的特征提取，简单描述即为用
原创
2022-01-13 14:44:02
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