SURF特征提取

【知识---图像特征提取算法--颜色直方图（Color Histogram）原理、特点、应用场合及代码】

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言1.颜色直方图（ColorHistogram）原理2.颜色直方图的特点3.颜色直方图的应用场合4.代码总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务
fyc300·2024-01-31 22:44

【知识---图像特征提取算法--方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）原理、特点、应用场合及代码】

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradients,HOG）原理：方向梯度直方图的特点：方向梯度直方图的不足：方向梯度直方图的应用场合：方向梯度直方图的代码示例：总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务
fyc300·2024-01-31 22:44

【知识---图像特征提取算法--尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform, SIFT）原理、特点、应用场合及代码】

Scale-InvariantFeatureTransform,SIFT）原理：二、尺度不变特征变换的特点：三、尺度不变特征变换的不足：四、尺度不变特征变换的应用场合：五、尺度不变特征变换的代码示例：总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务
fyc300·2024-01-31 22:44

【知识---图像特征提取算法--灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）原理、特点、应用场合及代码】

GrayLevelCo-occurrenceMatrix,GLCM）原理二、灰度共生矩阵的特点三、灰度共生矩阵的应用场合灰度共生矩阵（GrayLevelCo-occurrenceMatrix,GLCM）不足之处五、代码总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务
fyc300·2024-01-31 22:12

SurfaceFlinger学习2

LayerclassLayer:publicvirtualRefBase,compositionengine::LayerFE{mutableboolcontentDirty{false};RegionsurfaceDamageRegion
小白好了·2024-01-31 20:01

Tensorflow实战深度学习笔记一

特征提取深度学习---自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征，并使用这些复杂特征解决问题。深度学习--------不等于模仿人类大脑。
独立开发者Lau·2024-01-31 20:13

vit细粒度图像分类（五）TransFC学习笔记

现有网络模型在处理过程中存在特征提取能力不足、特征表示冗余和归纳偏置能力弱等问题，因此提出一种改进的Transformer图像分类模型。
无妄无望·2024-01-31 18:40

CGAL5.4.1 边塌陷算法

使用默认多面体的示例3、使用丰富多面体的示例主要对1、使用曲面网格的示例进行深度研究CGAL编译与安装CGAL安装到验证到深入_cgal测试代码-CSDN博客参考资料CGAL5.4.5-TriangulatedSurfaceMeshSimplification
江河地笑·2024-01-31 11:49

opencv学习 特征提取

内容来源于《opencv4应用开发入门、进阶与工程化实践》图像金字塔略拉普拉斯金字塔对输入图像进行reduce操作会生成不同分辨率的图像，对这些图像进行expand操作，然后使用reduce减去expand之后的结果，就会得到拉普拉斯金字塔图像。详情可查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/80362140图像金字塔融合拉普拉斯金字塔通过源图像减去先缩小再放大的图像构成，保留
小猴啊0.0·2024-01-31 09:12

basic CNN

卷积神经网络通过二维卷积可以实现图像特征的自动提取，卷积输出的称为特征图；特征提取之后可以通过全连接层
chairon·2024-01-31 09:40

Opencv + MediaPipe -＞ 手势识别

一、概述OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个跨平台的计算机视觉库，它提供了许多用于图像和视频处理的功能，包括图像和视频的读取、预处理、特征提取、特征匹配、
大大Cameo·2024-01-31 06:51

【脑电信号处理与特征提取】P5-彭薇薇：脑电信号的预处理及数据分析要点

彭薇薇：脑电信号的预处理及数据分析要点脑电脑电是神经活动的测量方法，在不同位置测量有不同的方法。比如大脑皮层表面测量的是ECoG，在头皮测量的是EEG。除了EEG是无损的，其他都是有损的。脑电信号采集系统下面是完整的脑电采集系统，需要注意的地方是给被试者发送刺激信号的同时，也需要给放大器发送一个marker，这个是为了标记刺激开始时间。下面是采集到的脑电数据，横轴是时间，纵轴每一行是一个电极。下面
头发没了还会再长·2024-01-31 06:00

一分钟英语趣问答135

HowmuchhastheaveragetemperatureoftheEarth'ssurfaceincreasedinthelasthundredyears?
GBmelody·2024-01-31 05:43

揭开时间序列的神秘面纱：特征工程的力量

时间序列领域中特征工程的独特挑战和需求3.时间序列数据的特征工程技术2.1数据清洗和预处理2.1.1缺失值处理2.1.2异常值检测与处理2.2时间特征的提取2.2.1时间戳解析2.2.2季节性和周期性特征提取
theskylife·2024-01-31 05:40

《Numpy 简易速速上手小册》第9章：Numpy 在机器学习中的应用（2024 最新版）

文章目录9.1数据预处理9.1.1基础知识9.1.2完整案例：数据标准化9.1.3拓展案例1：缺失值处理9.1.4拓展案例2：非数值数据的转换9.2特征提取和处理9.2.1基础知识9.2.2完整案例：特征归一化
江帅帅·2024-01-31 01:12

FDTD脚本教程——结构的创建

文章目录结构的搭建创建长方体创建柱体多边形柱体（椭）圆柱体圆环柱自定义形状创建surface波导球棱锥在lumerical中，可以使用脚本进行操作，可在右侧脚本编辑器运行，structuregroup处使用
豆沙粽子好吃嘛!·2024-01-30 23:18

Cesium渲染白膜数据

center)return;constm=Cesium.Transforms.eastNorthUpToFixedFrame(center);constsurface=center||Cesium.Carte
volodyan·2024-01-30 22:34

攻击面管理体验日记

什么是攻击面管理攻击面管理（ASM，AttackSurfaceManagement）真的是这两年安全行业很火的概念，强调企业应该从攻击者的视角去发现企业暴露在互联网上的资产、持续监测可能存在的安全威胁，
A_YSLFWYS·2024-01-30 21:18

R语言ggplot2做漂亮的抖动散点图的一个实例

ggplot2做数据可视化的实例，提供数据和代码，今天的推文把代码拆解一下实例数据下载链接https://www.kaggle.com/berkeleyearth/climate-change-earth-surface-temperature-data
小明的数据分析笔记本·2024-01-30 20:40

大创项目推荐 题目：基于深度学习卷积神经网络的花卉识别 - 深度学习 机器视觉

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列
laafeer·2024-01-30 20:18

互联网加竞赛 基于深度学习的人脸性别年龄识别 - 图像识别 opencv

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是毕业设计人脸性别年龄识别系统
Mr.D学长·2024-01-30 12:55

sklearn.preprocessing中的标准化StandardScaler与scale的区别

目的是使得不同度量之间的特征具有可比性，同时不改变原始数据的分布一些机器学习算法对输入数据的规模和量纲非常敏感，如果输入数据的特征之间存在数量级差异，可能会影响算法的准确性和性能标准化处理的好处是我们在进行特征提取时
对许·2024-01-30 12:54

STM32学习笔记——3*3矩阵键盘

四角按键开关原理可以参考博客：四脚按键开关_四脚按键开关引脚图_四脚按键开关接线图_Surferqing_的博客-CSDN博客_四脚按键开关原理图2.线路连接6个针脚分别连接PA2~PA7。
d(ŐдŐ๑)iu·2024-01-30 10:34

Android MediaCodec 简明教程（四）：使用 MediaCodec 将视频解码到 Surface，并使用 SurfaceView 播放视频

系列文章目录AndroidMediaCodec简明教程（一）：使用MediaCodecList查询Codec信息，并创建MediaCodec编解码器AndroidMediaCodec简明教程（二）：使用MediaCodecInfo.CodecCapabilities查询Codec支持的宽高，颜色空间等能力AndroidMediaCodec简明教程（三）：详解如何在同步与异步模式下，使用MediaC
芥末的无奈·2024-01-30 08:09

基于机器学习的无损缺陷检测技术研究进展

目前，基于机器学习的无损缺陷检测技术研究主要集中在以下几个方面：缺陷特征提取：利用机器学习算法对无损检测数据进行处理，提取出能够反映缺陷特征的信息，如缺陷的形状、大小、位置等。这些信息可以作为
matlabgoodboy·2024-01-30 07:00

计算机视觉的基本概念和技术有哪些?

特征提取：这是从图像中提取有用信息的过程，例如SIFT、SURF、HOG等。目标检测和识别：这是识别图像中特定对象的过程，例如使用Haar级联、R-CNN、YOLO等技术。
shanshan2099·2024-01-30 05:44

【影像组学入门百问】#83----#87

它结合了传统影像组学的特征提取方法和深度学习的自动特征学习能力，以提高影像特征的表示能力和泛化性能。
有Li·2024-01-30 00:42

A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI): Toward Medical XAI学习笔记

ASurveyonExplainableArtificialIntelligence(XAI):TowardMedicalXAI背景类型感知可解释性显著性信号方法语言可解释性通过数学结构的可解释性预定义模型特征提取灵敏性优化可解释性的其他角度数据驱动的可解释性不变
ponytaill·2024-01-29 23:55

Surface Shader学习笔记

https://docs.unity3d.com/Manual/SL-SurfaceShaders.html表面着色器的代码必须包含在Subshader中，表面着色器不存在Pass因为着色代码在多通道中编译然后自动生
胡说ba道·2024-01-29 21:49

计算机视觉：高级图像处理，满足您的所有需求。

  一、说明  特征提取是机器学习管道中的关键步骤，可增强模型在不同数据集上的泛化和良好表现能力。特征提取方法的选择取决于数据的特征和机器学习任务的具体要求。
无水先生·2024-01-29 18:23

Masked Face Recognition Using Deep Learning: A Review

根据深层网络架构的特点和深层特征提取策略，引入了最先进的技术，还讨论了MFR领域使用的常见基准测试数据集，强调了许多挑战和有前途的研究方向。
禄亿萋·2024-01-29 16:25

目标检测算法改进系列之添加SCConv空间和通道重构卷积

SCConv旨在通过优化特征提取过程，减少计算资源消耗并提高网络性能。该模块包括两个单元：1.空间重构单元（SRU）：SRU通过分离和重构方法来减少空间冗余。
我悟了-·2024-01-29 13:01

Compose | UI组件(十) | Box,Surface - 帧布局

文章目录前言Box组件的参数说明Box组件的使用Surface的参数说明Surface的使用总结前言Box组件是按子组件依次叠加的布局组件，相当传统View中的FrameLayoutBox组件的参数说明
谭祖爱·2024-01-29 13:26

Android MediaCodec解析

它经常和MediaExtractor,MediaSync,MediaMuxer,MediaCrypto,MediaDrm,Image,Surface,AudioTrack一起使用。
sw.dev·2024-01-29 12:59

【Android】MediaCodec学习

在开源Android屏幕投屏代码scrcpy中，使用了MediaCodec去获取和display关联的surface的内容，再通过写fd的方式（socket等）传给PC端，MediaCodec的处理看起来比较清楚
aaajj·2024-01-29 12:56

TensorFlow2实战-系列教程6：迁移学习实战

系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、迁移学习用已经训练好模型的权重参数当做自己任务的模型权重初始化一般全连接层需要自己训练，可以选择是否训练已经训练好的特征提取层一般情况下根据自己的任务
机器学习杨卓越·2024-01-29 09:10

【深度学习】神经网络可视化工具，超全汇总！

神经网络可视化是指通过图形化的方式展示神经网络的结构、参数、输入、输出、中间结果等信息，可以帮助用户更好地神经网络的内部工作原理和特征提取过程，以优化神经网络模型。扩展阅读：神经网络学习到的是什么？
风度78·2024-01-29 08:49

推荐系统遇上深度学习(六十四)-通过自注意力机制来自动学习特征组合

AutomaticFeatureInteractionLearningviaSelf-AentiveNeuralNetworks》论文下载地址为：t.cn/AipG8aXz这篇文章使用Multi-Headself-Attention进行自动的特征提取
文哥的学习日记·2024-01-29 04:14

数据降维方法介绍（九）

【嵌牛正文】KPCA算法介绍KPCA算法实际上就是加核的PCA算法，它主要针对于非线性可分问题，给出了一种对该类问题进行特征提取的有效方式。与PCA特征提取算法类似，KPCA
科技小白不能再白了·2024-01-29 00:00

android cpu调度策略_android进程、线程调度简介

引言1、Audio、SurfaceFlinger等相关实时任务是如何调度的？2、怎样保证app的mainthread、renderthread等高优先级线程不会被其他低优先级的线程打断？
weixin_39640417·2024-01-28 23:37

Pointnet++改进注意力机制系列：全网首发DoubleAttention注意力机制 |即插即用，实现有效涨点

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入DoubleAttention注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。
AICurator·2024-01-28 21:01

Pointnet++改进注意力机制系列：全网首发ShuffleAttention注意力机制 |即插即用，实现有效涨点

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入ShuffleAttention注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。
AICurator·2024-01-28 21:01

Pointnet++改进优化器系列：全网首发AdamW优化器 |即插即用，实现有效涨点

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入AdamW优化器，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步
AICurator·2024-01-28 21:01

Pointnet++改进优化器系列：全网首发Sophia优化器 |即插即用，实现有效涨点

2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入Sophia优化器，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3
AICurator·2024-01-28 21:59

【脑电信号处理与特征提取】P2-夏晓磊：脑电的神经起源与测量

夏晓磊：脑电的神经起源与测量专业术语electroencephalography(EEG)脑电图ExcitatoryPostsynapticPotential(EPSP)兴奋性突触后电位Electrocorticography(ECoG)皮层脑电图什么是脑电/脑电图（EEG）？Electroencephalography(EEG)Electro:relatingtoelectricityEncep
头发没了还会再长·2024-01-28 21:44

论文中如何对公式进行引用？

示例出自《ALight-WeightDeep-LearningModelwithMulti-ScaleFeaturesforSteelSurfaceDefectClassification》
神笔馬良·2024-01-28 19:18

Python face-recognition库，dlib库安装方法（附下载文件）

dlib是一个功能强大的计算机视觉库，提供了许多常用的图像处理和特征提取算法。face_recognition利用了dlib中的
砍树＋c＋v·2024-01-28 11:14

３D 到２D reprojection的问题

1.已知surface的投影问题。对image上的每一个pix，将其反投影到3D点，并且找到它与surface的交点，再转为其深度;2.没有surface的情况.在
hi_lan·2024-01-28 10:07

腐蚀及膨胀的python实现——数字图像处理

原理像处理中的腐蚀和膨胀是形态学操作的两个基本概念，它们广泛应用于图像预处理、特征提取和其他图像分析任务。腐蚀（Erosion）腐蚀操作可以看作是图像中形状的"收缩"。
筱筱西雨·2024-01-28 09:50

【DeepLearning-9】YOLOv5模型网络结构中加入MobileViT模块

一、神经网络的前中后期在神经网络中，特别是在深度卷积神经网络（CNN）中，“网络早期（低层）”、“网络中期（中层）”和“网络后期（高层）”通常指的是网络结构中不同层级的部分，每个部分在特征提取和信息处理方面有其特定的作用和特性
风筝超冷·2024-01-28 08:33
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