图像特征提取

解析京东大数据下高效图像特征提取方案

背景图像特征提取被广泛地应用于相似图片检索，去重等。在使用BigDL框架（下文即将提到）之前，我们尝试过在多机多GPU卡、GPU集群上分别开发并部署特征抽取应用。
csdn大数据·2017-12-05 13:16

SURF算法与SIFT算法的性能比较——图像特征点检测与提取算法分析

图像特征点提取算法的算法研究（SURF和SIFT算法）1.摘要计算机视觉中，很大一部分研究集中在图像特征提取和特征生成算法上。
是否龙磊磊真的一无所有·2017-11-30 21:02

ENVI 图像特征提取

转载于:https://www.cnblogs.com/2008nmj/p/7375920.html
weixin_30826095·2017-08-16 21:00

损失函数 center_loss triplet loss

ADiscriminativeFeatureLearningApproachforDeepFaceRecognition原理及在caffe实验复现图像特征提取系列之ＰＣＡcenterloss代码注释(caffe
ylh9604·2017-07-04 10:22

PyTorch学习系列(十)——如何在训练时固定一些层？

有时我们会用其他任务（如分类）预训练好网络，然后固定卷积层作为图像特征提取器，然后用当前任务的数据只训练全连接层。那么PyTorch如何在训练时固定底层只更新上层呢？
Vic时代·2017-05-27 10:34

目标检测的图像特征提取之（四）OpenCV中BLOB特征提取与几何形状分类

OpenCV中BLOB特征提取与几何形状分类一：方法二值图像几何形状提取与分离，是机器视觉中重点之一，在CT图像分析与机器人视觉感知等领域应用广泛，OpenCV中提供了一个对二值图像几何特征描述与分析最有效的工具-SimpleBlobDetector类，使用它可以实现对二值图像几何形状的分离与分析。而它之所以强大是因为整合OpenCV中其它一些API的功能，主要是有三个：自动的图像灰度与二值化，根
pan_jinquan·2017-05-14 17:42

[计算机视觉] 图像拼接 Image Stitching

会给很低的分_(:зゝ∠)_，所以下面的代码全部都用C++来写）完整代码见：https://github.com/MarkMoHR/ImageStitching效果图：实现大致步骤：1、SIFT算法进行图像特征提取
MokHoYin·2017-04-28 14:19

图像特征提取系列之ＰＣＡ

1：为什么图像处理需要PCA？1-如果【特征向量】维度过高，不仅会增加计算复杂度，还会给分类问题带来负面影响，造成识别，或者分类精度降低。2-可能，直观上，感觉特征越多，就越多的描述【样本的属性】，可提高识别率。3-其实，并不是？？？！！假设，要区分西瓜，冬瓜。我们可以直接通过表皮就纹理，就可以做出正确的判断。那么，我多加几个特征：（重量）（形状）（体积）（是否有籽），可能还会对分类造成干扰。:实
_小马奔腾·2017-04-27 21:43

图像处理中的傅里叶变换

傅立叶变换在图像处理的重要作用：1.图像增强与图像去噪绝大部分噪音都是图像的高频分量，通过低通滤波器来滤除高频——噪声;边缘也是图像的高频分量，可以通过添加高频分量来增强原始图像的边缘；2.图像分割之边缘检测提取图像高频分量3.图像特征提取
痴情一笑恋红颜·2017-04-15 19:01

图像特征提取

图像特征提取1） 图像的边缘检测：是指灰度急剧变化的那些像素的集合，它是图像最基本的特征。边缘检测的基本思想是先检测图像中的边缘点，再按照某种测率将边缘点连接起轮廓，从而构成分割区域。
qq_37861278·2017-04-06 17:00

图像特征提取实例

边缘检测I=imread(‘circuit.tif’);读入图像进行边缘检测BW1=edge(I,’prewitt’);采用prewitt算子进行边缘检测BW2=edge(I,’canny’);采用canny算子进行边缘检测subplot(1,3,1),imshow(‘circuit.tif’)%显示subplot(1,3,2),imshow(BW1);%显示subplot(1,3,3),imsh
qq_36108338·2017-04-06 16:00

图像特征提取相关概念

1.图像的边缘检测图像的边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些像素的集合，它是图像最基本的特征。边缘存在于目标、背景和区域之间，所以，它是图像分割所依赖的最重要的依据。由于边缘是位置的标志，对灰度的变化不敏感，因此，边缘也是图像匹配的重要特征。边缘可大致分为两种：（1）阶跃状边缘,边缘两边像素的灰度值明显不同；（2）屋顶状边缘，边缘处于灰度值由小到大再到小变化的转折点处。Edge函数：采用灰度或一个
Elaine1998·2017-04-01 14:49

【图像特征提取19】RANSAC算法原理与源码解析

本文转载自：http://blog.csdn.NET/luoshixian099/article/details/50217655   随机抽样一致性（RANSAC）算法，可以在一组包含“外点”的数据集中，采用不断迭代的方法，寻找最优参数模型，不符合最优模型的点，被定义为“外点”。在图像配准以及拼接上得到广泛的应用，本文将对RANSAC算法在OpenCV中角点误匹配对的检测中进行解析。1.RANS
maweifei·2017-03-18 15:00

特征提取

关于图像特征提取的几点小结：基于颜色的特征提取：RGB颜色空间——HSV颜色空间基于纹理的特征提取：LBP（LocalBinaryPattern，局部二值模式）局部纹理算子；gabor滤波提取全局纹理，
defuchocolate520·2017-03-15 10:05

图像特征提取几种方法介绍

图像特征提取几种方法介绍参考：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/76396811、SIFTSIFT：尺度不变特征变换(Scale-invariantfeaturestransform
阳光下的Smiles·2017-02-20 19:51

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
June0610·2017-02-20 10:30

目标检测的图像特征提取之（三）Haar特征

目标检测的图像特征提取之（三）Haar特征[email protected]转自：http://blog.csdn.net/zouxy091、Haar-like特征Haar-like特征最早是由Papageorgiou
June0610·2017-02-17 16:50

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[email protected]转载自：http://blog.csdn.net/zouxy09LBP（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
June0610·2017-02-17 16:35

目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征

目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征[email protected]://blog.csdn.net/zouxy091、HOG特征：方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient
June0610·2017-02-17 14:46

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：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
greatwit·2017-02-11 17:31

形状特征提取-七个不变矩--matlab实现

不变矩在图像特征提取及目标识别中的应用http://www.docin.com/p-1180583216.htmlhttp://www.cnblogs.com/xuepei/p/3958300.html
kcsdnprac·2017-02-09 19:48

指纹识别算法MZFinger5.0

本文通过对指纹图像预处理、指纹图像特征提取和指纹匹配三方面对微正指纹识别算法MZFinger
hxs7758520·2017-02-08 14:05

图像特征提取

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类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和
tongle.Wang·2016-11-14 22:08

图像金字塔（pyramid）与 SIFT 图像特征提取（feature extractor）

DavidLowe（SIFT的提出者）0.图像金字塔变换（matlab）matlab对图像金字塔变换接口的支持（impyramid），十分简单好用。其支持在reduce和expand两种方式的变换，分别是成比例的缩小和放大。%加载图像数据到内存I=imread('cameraman.tif');size(I)%reduce==>{2,4,8}I1=impyramid(I,'reduce');siz
Inside_Zhang·2016-11-10 11:18

图像特征提取（纹理特征）

为了将图像处理中的理论知识运用到通信理论中，所以学习了图像特征提取的部分内容。运用网络和书籍查阅了相关资料，作此总结。
h532600610·2016-10-28 16:41

图像特征提取三大法宝：HOG特征、LBP特征、Haar-like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
q123456789098·2016-10-07 12:33

LBP特征用于特征提取

article/Local_Binary_PatternsLocalBinaryPatterns参考资料：http://www.cnblogs.com/txg198955/p/3999082.html目标检测的图像特征提取之
dp_research·2016-08-10 14:41

opencv feature2D模块(一)

feature2D模块包含了很多图像特征提取，匹配的相关算法，是图像模式识别重要的辅助库。
cshilin·2016-08-03 10:08

图像特征提取（类似于综述）

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类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否
麻瓜智能·2016-07-16 11:29

【CV及DIP资料汇总】博文系列

http://blog.csdn.net/whucv/article/category/866079/2图像特征提取http://www.cnblogs.com/ronny/p/4260167.htmlOpenCV
·2016-06-26 12:00

图像处理之图像特征提取之（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。它是首先由T.Ojala,M.Pietikäinen,和D.Harwood在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征；1、LBP特征的描述原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其
等待破茧·2016-06-17 17:50

图像处理之图像特征提取之（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的CVPR上提出
等待破茧·2016-06-17 16:04

图像特征提取

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类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和
ChrisJO·2016-05-02 16:40

目标检测的图像特征提取

转自：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348作者：zouxy09 目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征1、HOG特征：      方向梯度直方图
zouxy09·2016-04-26 14:00

图像特征提取：图像的矩特征

图像特征提取：图像的矩特征1.矩的概念图像识别的一个核心问题是图像的特征提取，简单描述即为用一组简单的数据（图像描述量）来描述整个图像，这组数据越简单越有代表性越好。
Real_Myth·2016-04-26 12:00

Bag-of-words模型

Savitch出处：http://blog.csdn.net/assiduousknight/article/details/16901427 引言本blog之前已经写了四篇关于SIFT的文章，请参考九、图像特征提取与匹配之
Savitch·2016-04-26 11:00

目标检测的图像特征提取之（三）Haar特征

声明：本文转载自 Liulina6031、Haar-like特征      Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征。Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了图
u012700322·2016-04-24 12:00

目标检测的图像特征提取之（二）LBP特征

声明：本文转载自 Liulina603LBP（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 D.Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征； 1、LBP特征的描述      原始的LBP算子定义为在3*3的窗
u012700322·2016-04-24 12:00

目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征

声明：本文转载自 Liulina6031、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
u012700322·2016-04-24 12:00

SIFT图像特征提取 python3.4 + opencv3.1.0代码

opencv3.1中部分函数有改变：1.SIFT：可以采用help(cv2.xfeatures2d)查询2.drawKeypoints：同样采用help()方法查询，importcv2importnumpyasnp#readimageimg=cv2.imread('test.jpg',cv2.IMREAD_COLOR)gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY
eunicechen·2016-04-22 15:38

图像特征提取方法

HOG特征（1）主要思想：      在一副图像中，局部目标的表象和形状（appearanceandshape）能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。（本质：梯度的统计信息，而梯度主要存在于边缘的地方）。（2）具体的实现方法是：      首先将图像分成小的连通区域，我们把它叫细胞单元。然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图。最后把这些直方图组合起来就可以构成特征描述器。LBP特
lihaitao000·2016-04-15 20:00

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。它是首先由T.Ojala,M.Pietikäinen,和D.Harwood在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征； 1、LBP特征的描述      原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8
BBZZ2·2016-03-16 17:00

目标检测的图像特征提取之（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
BBZZ2·2016-03-16 17:00

图像特征提取之HOG+LBP+HAAR

（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
Trent1985·2016-03-16 13:00

图像特征提取1—LBP特征

最近研究了一下LBP，就先从最基本的LBP说起。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D.Harwood在1994年提出，用于纹理特征提取。目前LBP有很多应用，如人脸识别，表情识别等。其他的局部信息有很多，比如HOG，SIFT等等。1、LB
SH-ZZB·2016-03-03 17:13

博客文章索引

图像处理与识别目标检测中背景建模方法图像分析：二值图像连通域标记图像分析：投影曲线的波峰查找图像特征提取：尺度空间理论图像特征提取：矩特征图像特征提取：斑点检测图像特征提取：Sobel边缘检测图像特征提取
☆Ronny丶·2016-02-20 16:06

【图像基础】局部特征点的理解

图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式，从一幅图像的M×N×3的数据矩阵中，我们看不出任何信息，所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息，一些基本元件以及它们的关系
horseinch·2016-01-11 22:00

目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征

原文地址：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/79293481、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
PRer·2016-01-10 16:00

图像特征提取，斑点检测

斑点是数字图像的主要特征，是区域检测的一种特例，是许多特征生成、目标识别等方法的重要预处理环节。斑点通常和关键点(keypoint)，兴趣点(intrestpoint)以及特征点(featurepoint)表示同一个概念。斑点通常指与周围有着颜色和灰度区别的区域。从远处看，一棵树是一个斑点，一块草地、一栋房子也可看成斑点。主要有LoG斑点，DoH斑点以及Gilles斑点。LOG斑点检测利用高斯拉普
horseinch·2016-01-05 22:00

目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征

转载自： http://blog.csdn.net/liulina603/article/details/82910931、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
xgx198831·2015-12-25 14:00
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