图像特征提取

【C++ OpenCV】Sobel算子边缘检测

1.卷积应用-图像边缘提取边缘指的是像素值发生跃迁的地方，是图像的显著特征之一，在图像特征提取，对象检测，模式识别等方面都有重要的作用。
黎曼不会算积分·2019-09-20 19:12

（15）图像特征提取--SIFT、SURF

图像处理总结请参考以下博客，1.SIFT特征点提取：链接：https://blog.csdn.net/lingyunxianhe/article/details/790635472.SIFT特征匹配算法介绍——寻找图像特征点的原理：链接：https://blog.csdn.net/weixin_38404120/article/details/737406123.sift特征提取算法：链接：htt
hhaowang·2019-09-19 17:53

图像特征提取分析 Image features（深度学习）

ImagefeaturesInputimage->Color:quantize（分层）RGBvalues->是否会发生改变：invariance?（不变性），包括以下几个属性：Translation?（转化）Scale?（比例）Rotation?（循环）Occlusion?（闭塞）Inputimage->Globalshape（全局形态）:PCAspace->是否会发生改变：invariance?
SenseVision·2019-09-17 08:16

OpenCV4.0进阶（8）图像积分图算法

目前，图像积分图在图像特征提取HAAR/SURF、二值图像分析、图像相似相关性NCC计算、图像卷积快速计算等方面均有应用，是图像处理中的经典算法之一。2、核心思想：通过
Apple_Coco·2019-08-01 00:43

[MATLAB] 霍夫变换提取图像直线边界

1.概要：图像的Hough变换是一种图像特征提取的技术，通过投票法检测特定形状并提取，其方法是在参数空间中通过投票累加获得局部最大值，从而通过值得到符合特定形状的集合，该集合即为Hough变换结果。
Effend·2019-07-26 20:17

深度网络中的目标检测算法YOLO系列-YOLOv3论文理解

二、新的网络结构Darknet53在基本的图像特征提取方面，YOLOv3采用了Darknet63(含有53个卷积层)，借鉴了残差网络resnet的做法。
AN ZE·2019-07-18 23:00

论文阅读训练（14）

这篇文章提出一个新的图像特征提取工具，称为局部关联层（localrelationlayer），它基于局部像素对的组成关系自适应
一只叫不二的龙猫·2019-07-08 14:40

keras CAM和Grad-cam原理简介与实现

以下均以VGG16为例（其他模型原理一样），在做完卷积激活池化操作后，每张图像特征提取可得到7x7x512大小的特征图，为了在全连接层作分类，需要将提取的特征图（三维）转化成一维的
朔方_·2019-06-18 21:30

理解extract_patches_2d

这是sklearn中的一种图像特征提取方法，该方法的导入（import）如下：fromsklearn.feature_extraction.imageimportextract_patches_2dextract_patches
Einstellung·2019-06-10 23:44

图像分类：常用分类网络结构（附论文下载）

首发于极市平台微信号：图像分类：常用分类网络结构（附论文下载）作者：TeddyZhang如有兴趣可以**点击加入极市CV专业微信群**，获取更多高质量干货本文整理了一般常用的图像特征提取网络，下图是笔者整理的近年来图像分类网络的论文以及所在期刊
extremevision·2019-05-16 10:32

【CNN】--- Feature Map个人理解

前言FeatureMap如何理解呢如何得到FeatureMap呢前言在做图像特征提取中，常常出现featuremap这一名词，之间一直理解为是从image中提取出的特征，最近才发现之一理解并不准确FeatureMap
PandaDreamer·2019-04-19 20:30

机器学习 - 特征提取

实现对文本特征进行数值化说出两种文本特征提取的方式区别1特征提取1.1定义特征提取是将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取
梦因you而美·2019-03-25 14:46

【总结】皮肤癌图像自动分割方法

在这里，我们先介绍图像特征提取，语义分割，目标检测领域中几个最常见的网络结构。1.卷积神经网络VGG：在全卷积神经网络(FullyConvolutionalNetworks)出现以前，卷积
AesopUtopia·2019-03-13 15:19

基于Resnet50的pytorch框架下的图像特征提取

在Resnet50CNN结构下实现图像的特征提取，这里采用的是CV2的图像读入方式，最后再把得到的图像转换成npy格式进行输出得得，图像对应的特征。#-*-coding:utf-8-*-"""Function:图像特征的提取，可以依据需求修改CNN的输出，得到不同层网络的输出图像特征Writer：Zenghtdate：2019.2.16"""from__future__importprint_fu
Python_print·2019-02-16 16:32

图像特征提取总结（转载）

转载自https://blog.csdn.net/passball/article/details/5204132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。特征的定义至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用
Destiny_suk·2019-02-03 19:30

图像特征提取总结（转载）

转载自https://blog.csdn.net/passball/article/details/5204132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。特征的定义至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用
Destiny_suk·2019-02-03 19:30

OpenCV学习笔记（二）：SVM+HOG实现的行人检测

参考博客/文章：HOG+SVM行人检测目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征python+opencv3.4.0实现HOG+SVM行人检测软件环境：Python：3.6.3Ope
汐陌夏初·2019-01-03 12:42

深度学习实现自动生成图片字幕

CNN模型：利用卷积网络对图像特征提取的强大能力，来提取特征信息。我们的CNN模型需要有强大的识别能力，因此该模型需要使用过大量，多类别的训练集进行训练，并且识别准确率较高。本次，
醇岩·2018-12-11 00:00

C++下使用OpenCV实现人脸检测

没有安装OpenCV的可以找个教程安装一下，然后安装一下visualstudio2015或2017人脸识别主要有三个步骤：人脸图像采集及检测人脸图像预处理人脸图像特征提取以及匹配与识别以下代码实现了读取本地图像
热夏Lifeee·2018-10-24 10:41

机器人视觉项目：视觉检测识别+机器人跟随（21）

图像特征提取+基于opencv的特征匹配OpenCV的feature2dmodule中提供了从局部图像特征（Localimagefeature）的检测、特征向量（featurevector）的提取，到特征匹配的实现
Synioe·2018-10-09 14:43

机器人视觉项目：视觉检测识别+机器人跟随（24）--surf--flann

行人跟随中的extract+matchfeature在小强机器人行人跟随功能包中加入图像特征提取和特征匹配，提取surf特征，匹配方法是快速最近邻近似搜索flann。
Synioe·2018-10-09 14:11

机器人视觉项目：视觉检测识别+机器人跟随（23）--特征匹配

图像特征提取+基于opencv的特征匹配OpenCV的feature2dmodule中提供了从局部图像特征（Localimagefeature）的检测、特征向量（featurevector）的提取，到特征匹配的实现
Synioe·2018-10-09 14:20

[CV笔记]图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征

（一）HOG特征1、HOG特征：方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005
aoru45·2018-10-06 21:00

图像特征提取总结

转载地址：https://blog.csdn.net/lskyne/article/details/8654856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。特征的定义至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用
CSU985·2018-10-06 17:09

python 3+opencv 3.4(五)--图像特征提取

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
五秋木·2018-09-17 15:23

OpenCV-Python] OpenCV 中图像特征提取与描述 部分 V (一)

29理解图像特征目标本节我会试着帮你理解什么是图像特征，为什么图像特征很重要，为什么角点很重要等。29.1解释我相信你们大多数人都玩过拼图游戏吧。首先你们拿到一张图片的一堆碎片，要做的就是把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅图像。问题是，你怎样做到的呢？如果把你做游戏的原理写成计算机程序，那计算机就也会玩拼图游戏了。如果计算机可以玩拼图，我们就可以给计算机一大堆自然图片，然后就可以让计算机把
duanyajun987·2018-08-31 14:07

论文笔记-StereoNet: Guided Hierarchical Refinement for Real-Time Edge-Aware Depth Prediction

上图所示为网络架构，蓝色方框之前的部分是粗粒度的深度估计，这部分首先通过Encoder的结构进行图像特征提取，然后将左右两个图片的特征得到相应的CostVolume，之后利用三维卷积操作得到1/8分辨率的深度图
kingsleyluoxin·2018-08-23 16:34

基于内容的图像检索技术综述-CNN方法

比如传统方法常用的SIFT特征，它对一定程度内的缩放、平移、旋转、视角改变、亮度调整等畸变，都具有不变性，是当时最重要的图像特征提取方法之一。
guanyonglai·2018-08-17 18:08

OpenCV图像特征提取与检测C++(八)视频中人脸检测与眼睛跟踪

人脸的生物学特征两个眼睛之间的宽度大致等于一个眼睛的距离左右对称眼睛到嘴巴之间的距离大致等于两个眼睛的宽度鼻子到嘴唇距离，大致等于两个嘴唇的厚度代码：#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacecv::face;usingnamespacecv;usingnamespacestd;usingnamesp
gsx316·2018-08-17 13:16

目标检测的图像特征提取之（二）LBP特征

目标检测的图像特征提取之（二）LBP特征LBP（LocalBinaryPattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。
m0_37692953·2018-08-13 18:13

机器人视觉行人跟随中的extract+match feature

机器人行人跟随ros包中加入图像特征提取和特征匹配，提取surf特征，匹配方法是快速最近邻近似搜索flann。
Synioe·2018-08-01 17:33

图像特征提取算法之LBP

【2018/7/23】今天重点学习了纹理特征提取算法LBP,这个算法可以用于纹理特征提取和人脸识别，应用比较广泛。首先介绍LBP算法的原理，然后是LBP特征的提取步骤，最后使用OpenCV实现了这个算法。LBP（LocalBinaryPattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T.Ojala,M.Pietikäinen,和
北海尚易·2018-07-23 16:36

06-图像特征提取与描述

前言OpenCV可以检测图像的主要特征，然后提取这些特征，使其成为图像描述符，这就类似与人的眼睛与大脑。这些图像特征可以作为图像搜索的数据库。可以利用关键点将图像拼接起来，组成一个更大的图像。本章将介绍如何使用OpenCV来检测图像特征，并利用这些特征进行图像匹配和搜索等；正文1、理解图像特征和特征描述特征就是有意义的图像区域，该区域具有独特性或易于识别性。因此角点以及高密度区域是很好的特征，而大
基斯卡人·2018-07-08 21:36

图像特征提取之LBP算子

LBP（LocalBinaryPatterns）是一直直接，且行之有效的图像特征提取算子。其基本思想是：对于图中某个像素(i,j)，取其一定的邻域，例如3*3。
麻瓜智能·2018-06-30 16:58

图像特征提取之DoG算子

DoG（DifferenceofGaussian）算法主要用于角点的检测，在SIFT算法中，也要用到DoG算法。所以，DoG可以是一个基本的算法。受限于专业特点，知识结构，以及实际应用场合，本文并不会去详细的推导DoG算法的合理性，更多的偏重于算法的实现过程。本文也不会贴代码，因为算法的过程说明白了，按照算法的过程逻辑一步一步的编写代码是很容易的事情（并不要求去优化等等）。1、合理性高斯滤波的作用
麻瓜智能·2018-06-29 23:54

无监督图像检索 《Unsupervised Part-based Weighting Aggregation of Deep Convolutional Features...》

基于部件的CNN特征加权聚合的无监督图像检索该文提出了一种利用卷积神经网络中的filters作为部件检测器，采用无监督方式选择部件检测器的图像特征提取方法，属于特征聚合方法，用于图像检索领域。
悟道修炼中·2018-06-25 21:42

图像的特征提取（非深度学习方法）

严格地说，图像特征提取属于图像分析的范畴，是数字图像处理的高级阶段，同时也是图像识别的开始。
Assure_zhang·2018-05-29 22:49

svm训练特征提取——图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征

图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征一、HOG特征1、HOG特征：即局部归一化的梯度方向直方图，是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符,它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征
翟羽镬·2018-05-26 22:03

图像特征提取

1.SIFT+BOW提取每个图片的前k个sift特征点，将所有图片的sift进行k-means聚类，得到n个聚类中心，再将每个图的k个特征点所属相应聚类中心进行直方图统计得到一个n维的图片特征描述。importcv2importnumpyasnpfromPILimportImageimportosimportpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeansnum_
MingSun95·2018-05-22 16:48

图像特征提取三大法宝：HOG特征、LBP特征、Haar-like特征

转自：https://blog.csdn.net/q123456789098/article/details/52748918（一）HOG特征1、HOG特征：方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于
JeremyCzh·2018-04-27 01:57

Haar特征提取算法的实现

【自己动手，丰衣食足】系列Haar特征是一种很早就被提出的图像特征提取算法，后面还经过了几次改进。
玉米味土豆片·2018-04-17 16:12

多核学习

研究图像分类，在图像特征提取方面想做一些工作，从特征融合入手，特征融合手段主要分为前期融合与后期融合两种。
黄鑫huangxin·2018-03-24 12:34

京东金融大数据竞赛猪脸识别（3）- 图像特征提取之二

深度网络既然在图像识别方面有很高的准确率，那将某一层网络输出数据作为图像特征也应该是可行的。该程序给出了使用Alexnet第七层作为激活层提取图像特征的示例。代码如下：clear;trainPath=fullfile(pwd,'image');trainData=imageDatastore(trainPath,...'IncludeSubfolders',true,'LabelSource','
holygao·2018-03-14 10:15

京东金融大数据竞赛猪脸识别（2）- 图像特征提取之一

图像识别进入深度学习时代后，特征提取这个词的使用频率明显下降了。因为深度网络已经完成了从图像输入到分类结果输出的全过程，似乎不需要再关心特征的好坏和特征提取对于识别结果的影响。不过，不管从算法研究还是工程实现角度看，将特征提取独立出来应该更有利。这样我们可以对各种特征提取方法和各种识别算法进行组合，找出效果最好的方案。我们先考虑非神经网络提取的特征，在深度神经网络大热以前，局部特征、空间金字塔、稀
holygao·2018-03-13 12:44

OpenCv 之（图片人脸识别）和 （摄像头读入）

##2、人脸识别步骤1人脸图像采集及检测2人脸图像预处理3人脸图像特征提取以及匹配与识别##3、人脸识别的方法在OpenCV中主要使用了两种特征（即两
zuidao3105·2018-02-22 12:45

[OpenCV-Python] OpenCV 中图像特征提取与描述 部分 V (二)

部分V图像特征提取与描述OpenCV-Python中文教程（搬运）目录34角点检测的FAST算法目标•理解FAST算法的基础•使用OpenCV中的FAST算法相关函数进行角点检测原理我们前面学习了几个特征检测器
weixin_30713953·2018-02-14 00:00

图像特征提取之HOG

图像特征提取之HOG参考自http://blog.csdn.net/liulina603/article/details/8291093HOG特征：方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient
mumianyuxin·2017-12-26 22:11

TensorFlow技术解析与实战 10 人脸识别

10.2人脸识别的技术流程人脸识别系统一般主要包括4个组成部分，分别为人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及人脸图像匹配与识别。人脸识别的第一步就是人脸的图像采集及检测。
CopperDong·2017-12-17 21:05

图像特征提取之Haar特征

原文站点：https://senitco.github.io/2017/06/15/image-feature-haar/  Haar特征是一种用于目标检测或识别的图像特征描述子，Haar特征通常和AdaBoost分类器组合使用，而且由于Haar特征提取的实时性以及AdaBoost分类的准确率，使其成为人脸检测以及识别领域较为经典的算法。多种Haar-like特征  在Haar-like特征提出之
Senit_Co·2017-12-15 12:16

图像特征提取之HOG特征

原文站点：https://senitco.github.io/2017/06/10/image-feature-hog/  方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradient,HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了
Senit_Co·2017-12-14 13:42
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