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OpenCV入门教程之五 图像直方图的应用
正如第4篇文章所说的图像直方图在特征提取方面有着很重要的作用,本文将举两个实际工程中非常实用的例子来说明图像直方图的应用。一、直方图的反向映射我们以人脸检测举例,在人脸检测中,我们第一步往往需要先提取图像中皮肤区域来缩小人脸的检测范围,这一般获得皮肤的颜色范围还需要定义阈值并不断的调整,实际中参数太...
分类:其他好文   时间:2014-10-29 10:43:18    阅读次数:139
特征提取与特征选择
模式识别 机器学习 特征提取和特征选择...
分类:其他好文   时间:2014-10-27 01:49:59    阅读次数:225
深度学习实现彩色图像特征提取:线性解码器
在前面的讨论中,用到的激励函数都是sigmoid函数:以为最终的输出层所有输出的范围是[0,1],而我们在自编码学习的动机就是使得输出等于输入,于是所有输入必须调整到[0,1]范围内,但是问题来了,有些数据集输入范围容易调整,比如Minist,但是PCA白化处理的输入并不满足[0,1],所以需要找到...
分类:其他好文   时间:2014-10-26 13:07:31    阅读次数:240
纹理特征提取【转】
一幅图像的纹理是在图像计算中经过量化的图像特征。图像纹理描述图像或其中小块的空间颜色分布和光强分布。 纹理特征的提取分为基于结构的方法和基于统计数据的方法。一个基于结构的纹理特征提取方法是将所要检测的纹理进行建模,在图像中搜索重复的模式。该方法对人工合成的纹理识别效果较好。但对于交通图像中...
分类:其他好文   时间:2014-10-25 17:14:29    阅读次数:285
SIFT特征提取分析
SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检測局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描写叙述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好...
分类:其他好文   时间:2014-10-21 19:18:31    阅读次数:252
图像特征提取:SIFT定位算法关键步骤的说明
1. SIFT算法中一些符号的说明$I(x,y)$表示原图像。$G(x,y,\sigma)$表示高斯滤波器,其中$G(x,y,\sigma) = \frac{1}{2\pi\sigma^2}exp(-(x^2+y^2)/2\sigma^2)$。$L(x,y,\sigma)$表示由一个高斯滤波器与原图...
分类:编程语言   时间:2014-10-20 10:00:46    阅读次数:331
LBP纹理特征[转自]
LBP方法(Local binary patterns)是一个计算机视觉中用于图像特征分类的一个方法。LBP方法在1994年首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood 提出,用于纹理特征提取。后来LBP方法与HOG特征分类器联合使用,改善了一些数据集[45].....
分类:其他好文   时间:2014-10-13 14:36:29    阅读次数:218
bag of words
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SIFT算法,九(续)、sift算法的编译与实现,九(再续)、教你一步一步用c语言实现sift算法、上,及九(再续)、教你一步一步用c语言实现sift算法、下。上述这4篇文章对SIFT算法的原理和C语言实现都做了详细介绍...
分类:其他好文   时间:2014-10-11 21:04:16    阅读次数:235
目标检測的图像特征提取之(一)HOG特征
1、HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, 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測的特征描写叙述子。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,尤其在行人检測中...
分类:其他好文   时间:2014-10-11 20:37:36    阅读次数:272
HOG特征-理解篇
网上去找关于HOG的资料,发现理解性的较少,并且较为冗长,为方便大家理解便自己写了篇,希望能对奋斗在特征提取第一线的同志们有所帮助:HOG即histogram of oriented gradient, 是用于目标检測的特征描写叙述子,该技术将图像局部出现的方向梯度次数进行计数,该方法和边缘方向直方...
分类:其他好文   时间:2014-10-08 12:59:15    阅读次数:226
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