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‘,‘
分类：
其他好文 时间：
2018-03-14 11:22:48
阅读次数：
224
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
分类：
其他好文 时间：
2018-03-13 14:00:33
阅读次数：
218
部分 V图像特征提取与描述 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，它们大多数效果都很好。但是从实时处理的角度来看，这些算法都不够快。一个最好例子就是 SLAM（同步定 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-02-14 00:42:13
阅读次数：
1140
部分 V图像特征提取与描述 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 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-02-14 00:19:15
阅读次数：
677
opencv3.x 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 opencv3 版本sift,surf 及其他不稳定的算法函数都放在opencv3.x的contrib版里。该模块下载地址 ...
分类：
编程语言 时间：
2017-12-28 16:06:38
阅读次数：
2434
原文：https://baike.so.com/doc/5687062-5899751.html 运动恢复结构(Structure from motion)是一种通过分析物体的运动得到三维结构信息的过程。 典型步骤 一个典型的运动恢复结构算法涉及到下面的若干个步骤： 1、 图像特征提取 2.、估计场 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-12-14 04:19:33
阅读次数：
130
1、什么是ORB特征提取 看这篇文章 http://www.cnblogs.com/ronny/p/4083537.html” 2、Opencv ORB的参数含义 #nfeatures - 最多提取的特征点的数量； #scaleFactor - 金字塔图像之间的尺度参数，类似于SIFT中的k； #n ...
分类：
其他好文 时间：
2017-08-19 00:48:37
阅读次数：
328
肺结节的特征提取在临床中有着重要应用，在上篇文章已经对肺结节的基本特征和CT影像特征提取算法有了介绍，提出了三类肺结节CT影像特征提取算法。本文重点介绍肺结节CT影像特征提取系统的功能介绍及使用，利用肺结节CT影像特征提取系统对一些数据进行特征提取，检验特征提取算法的有效性。
...
分类：
其他好文 时间：
2017-06-03 12:58:36
阅读次数：
346
医学图像特征提取可以认为是基于图像内容提取必要特征，医学图像中需要什么特征基于研究需要，提取合适的特征。相对来说，医学图像特征提取要求更加高，因为对医生的辅助诊断起着至关重要的作用，所以需要严谨可靠的特征。肺结节CT影像特征提取也是属于医学图像特征提取领域的一个部分，有着医学图像特征提取的基本要求。... ...
分类：
编程语言 时间：
2017-06-02 22:59:19
阅读次数：
350
因为当下的计划是熟悉语言和库，而图像特征提取脱离理论就很没意思了，并且很可能事倍功半，所以计算机视觉特征提取这部分跳过，直接开始和深度学习结合较为紧密的目标检测&识别部分。 本节介绍了OpenCV3中提取图像角点特征的函数： dst = cv2.cornerHarris(gray,2,23,0.04 ...
分类：
编程语言 时间：
2017-05-24 17:07:06
阅读次数：
468
