影象處理：Sift特徵提取方法

圖中藍色的圈代表高斯加權的範圍（越靠近關鍵點的畫素梯度方向資訊貢獻越大）。然後在每4×4的小塊上計算8個方向的梯度方向直方圖，繪製每個梯度方向的累加值，即可形成一個種子點，如圖右部分示。此圖中一個關鍵點由2×2共4個種子點組成，每個種子點有8個方向向量資訊。這種鄰域方向性資訊聯合的思想增強了演算法抗噪聲的能力

影象處理：LBP特徵提取理解

LBP（Local Binary Pattern，區域性二值模式）是一種用來描述影象區域性紋理特徵的運算元；它具有旋轉不變性和灰度不變性等顯著的優點。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen,和 D. Harwood 在1994年提出，用於紋理特徵提取。而且，

opencv3 SIFT特徵提取方法和RANSAC（隨機抽樣一致性方法）進行剔除無匹配點

最近整理一下利用SIFT特徵提取方法和RANSAC（隨機抽樣一致性方法）進行剔除無匹配點的內容 //讀取影象 Mat img01=imread("3.png"); Mat img02=imread("4.png"); imshow("orig

Opencv實現：SIFT特徵提取+RANSAC剔除誤匹配點

最近整理一下利用SIFT特徵提取方法和RANSAC（隨機抽樣一致性方法）進行剔除無匹配點的內容，將實現過程進行記錄。程式註釋的非常清楚了，新手也能很快看懂。 //讀取影象 Ma

簡單的影象顯著性區域特徵提取方法-----opencv實現LC,AC,FT

上文講了幾種簡單的方法，顯著性檢測就是把一幅影象中最吸引人注意的部分提取出來。我用opencv重寫了LC，AC,FT三種演算法，程式碼和效果如下： 1.，後面的方法其實大概都是基於這個實現的

【Python+OpenCV】視訊流區域性區域畫素值處理-一種特徵提取方法

開發環境：Python3.6.0 + OpenCV3.2.0 任務目標：攝像頭採集影象（例如：480*640），並對視訊流每一幀（灰度圖）特定矩形區域（480*30）畫素值進行行求和，得到一個48

影象處理之Matlab特徵提取和表達

今天，剛學了一些規則圖形的特徵提取，發現了幾個好用的函式。請見下文：我想對下面的圖片進行影象內容提取一.載入影象，影象分割因為是一張彩色影象，所以先進行影象分割，最簡單的就是閾值化了，可以直接使用im2bw（）,影象分割的其他方法先不展開，下回分

【Python+OpenCV】圖片區域性區域畫素值處理（改進版）-一種特徵提取方法

上一個版本看這裡:《Python+OpenCV實現【圖片】區域性區域畫素值處理》上個版本的程式碼雖然實現了我需要的功能，但還是走了很多彎路，我意識到圖片本就是陣列形式，對於8位灰度圖，通道數為1,它

Python影象處理：影象腐蝕與影象膨脹！

本篇文章主要講解Python呼叫OpenCV實現影象腐蝕和影象膨脹的演算法，基礎性知識希望對您有所幫助。 1.基礎理論 2.影象腐蝕程式碼實現 3.影象膨脹程式碼實現一. 基礎知識（注：該部分參考作者論文《一種改進的Sobel運算元及區域擇優的身份證智慧識別方法》）影象

影象處理：Robert邊緣檢測運算元

事情比較多比較雜，早點把學校的事弄完吧，好久沒寫部落格了，最近計算機前沿這門課，老師要佈置課題，大部分是Verilog HDL程式設計，腦殼疼，硬體太煩，不過還好，可以選擇其他方向的哈哈，api學習還是有必要的，不必造輪子，不過，要有造輪子的能力，具體分的課題是邊緣檢測演算法的

opencv學習筆記二十九：SIFT特徵點檢測與匹配

SIFT（Scale-invariant feature transform）是一種檢測區域性特徵的演算法，該演算法通過求一幅圖中的特徵點（interest points,or corner points）及其有關scale 和 orientation 的描述子得到特徵並進行

文字特徵提取方法研究

一、課題背景概述文字挖掘是一門交叉性學科,涉及資料探勘、機器學習、模式識別、人工智慧、統計學、計算機語言學、計算機網路技術、資訊學等多個領域。文字挖掘就是從大量的文件中發現隱含知識和模式的一種方法和工具,它從資料探勘發展而來,但與傳統的資料探勘又有許多不同。文字挖掘的物件

SIFT特徵提取應用篇

SIFT特徵具有縮放、旋轉特徵不變性，下載了大牛的matlab版SIFT特徵提取程式碼，解釋如下：1.呼叫方法：將檔案加入matlab目錄後，在主程式中有兩種操作：op1：尋找影象中的Sift特徵：[image, descrips, locs] = sift('scene.pg

知識點：SIFT特徵

注：本次整理的內容，參考資料來源多個網頁，由於時間較早，具體網址記不清了。如有侵權見諒，立刪 SIFT的全稱是Scale Invariant Feature Transform，尺度不變特徵變換，是一種非常穩定的區域性特徵。 SIFT特徵具有以下特點： 1，影象的區域性特徵，對旋轉、

邊緣特徵提取方法

邊緣檢測是圖形影象處理、計算機視覺和機器視覺中的一個基本工具，通常用於特徵提取和特徵檢測，旨在檢測一張數字影象中有明顯變化的邊緣或者不連續的區域，在一維空間中，類似的操作被稱作步長檢測（step detection）。邊緣是一幅影象中不同屈原之間的邊界線，通常一個邊緣影象是一個

spring data jpa 多表UNION ALL查詢按條件排序分頁處理：未搜到方法，解決後記錄：2018年11月13日15:22:00

需求：Mysql資料庫有不同屬性的兩張表，需要進行按某個條件查詢，結果合併排序分頁。讓產品把兩個表分成兩段展示各查各的，分開來。產品經理說能實現：產品寫sql 聯合查詢， A UNION AL

影象處理之SIFT,SURF

一，簡介尺度不變特徵轉換（SIFT）是一種特徵檢測在演算法的計算機視覺來檢測並描述在影象的區域性特徵。這種描述具有尺度不變性，可在影象中檢測出關鍵點，是一種區域性特徵描述子. SIFT演算法的實質是在不同的尺度空間上查詢關鍵點(特徵點)，並計算出關鍵點的方向。SIFT

數字影象處理：第一章概述

第一章概述數字圖象處理是一門關於如何用計算機對圖象進行處理的學科，本課程主要講解基本原理和方法，針對計算機系的學生，強調程式設計實踐和建立圖象處理應用系統的方法。推薦的教材與圖象程式設計參考書包括： R.C. Gonzalez, R.E. Woods，Digital I

C# 影象處理：影象模糊化

/// <summary> /// 影象模糊化 /// </summary> /// <param name="bitmap">原始影象</param>

特徵提取方法: one-hot 和 TF-IDF

one-hot 和 TF-IDF是目前最為常見的用於提取文字特徵的方法，本文主要介紹兩種方法的思想以及優缺點。 1. one-hot 1.1 one-hot編碼　　什麼是one-hot編碼？one-hot編碼，又稱獨熱編碼、一位有效編碼。其方法是使用N位狀態暫存器來對N個狀態進行編碼，每個狀態都有它獨立的暫

影象處理：Sift特徵提取方法

相關推薦