该方法提取图像集的词袋（bag-of-features），然后根据词袋对各图像编码得出图像特征，再对测试图像在训练图像集上进行检索，最后根据检索出的图像类别判断测试图像所属类别。该方法直接对图像进行处理，不需要先提取特征，再将特征文件导入。不过该方法消耗内存很大，适用于小规模图像集。代码如下：clear;%设置图象集路径imgSetFolder=fullfile(pwd,‘image‘);imgq
分类：
其他好文 时间：
2018-03-14 10:42:52
阅读次数：
313
Matlab提供了最简单的多分类功能，直接对训练图像集构造softmax层，然后对测试图像进行分类。两个函数（trainSoftmaxLayer和net）就可完成分类主要功能。代码如下：clear;%加载训练图像特征load(‘JDPig_mlhmslbp_spyr.mat‘);m=numel(classe_name);n=length(y);label=[]%one-hot编码fori=1:nl
分类：
其他好文 时间：
2018-03-14 10:41:15
阅读次数：
207
除了softmax层构建的深度网络，Matlab还有一个简单的构建数据分类的函数，那就是patternnet，其用法类似。可以直接对图像特征数据处理，也可以对图像集处理。代码如下：%exam1.m用训练图像特征构建深度网络并计算测试图像得分clear;load(‘JDPig_mlhmslbp_spyr.mat‘);m=numel(classe_name);n=length(y);label=[]f
分类：
其他好文 时间：
2018-03-14 10:40:52
阅读次数：
173
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
图像特征，图像纹理，图像频域等多种角度提取图像的特征。 LBP,局部二值模式，局部特征描述算子，具有很强的纹理特征描述能力，具有光照不变性和旋转不变性。用python进行简单的LBP算法实验： （1）LBP旋转模式不变性 初始的LBP算法不具有旋转不变性，LBP串的连接顺序是固定的，当图像旋转后LB ...
分类：
编程语言 时间：
2018-03-07 21:41:06
阅读次数：
508
上一篇主要介绍了图像拼接的一些原理和方法，这一篇将主要介绍步骤和例程： 接上一篇： 基于特征的接拼方法，分为四个步骤 1、特征检测：从图像中检测出显著且独特的图像特征，诸如：闭合区域，直线段，边缘，轮廓，点等。 2、特征匹配：从相似度确定图像之间特征的对应关系，又分为如下几类： 2.1：使用空域关系 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-02-27 14:01:24
阅读次数：
749
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
