纹理识别就是利用各种纹理描述参数识别纹理结构或纹理性质。 6.1 图像纹理的描述方法6.1.1 Tamura纹理特征提取 基于人类对纹理的视觉感知心理学研究，Tamura等人提出了纹理特征的6个特征参数：粗糙度(coarseness)、对比度(contrast)、方向度(directionality)、线像度(linelikeness)、规整度(regularity)和粗略度(roug...
汇报人:xxx20xx-03-27纹理识别答辩延时符Contents目录课题背景与意义纹理识别算法原理实验设计与实现结果展示与讨论结论与展望延时符01课题背景与意义0102纹理识别技术概述纹理识别技术涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域,具有广泛的应用前景,如遥感监测、医学诊断、安全监控等。纹理识别是图像处理领域的重要分支,...
榆木木性坚韧,纹理通达清晰,硬度与强度适中,一般透雕浮雕均能适应,刨面光滑,弦面花纹美丽,有“鸡翅木”的花纹,可供家具、装修等用。 [名称]:欧洲山毛榉(榉木、水青冈)Beech /Fagussylvatica [来源]: 欧洲大陆,东至高加索山 [林地]: 西欧:次生林地;东欧:...
导入必要的库:首先,需要导入必要的库,如OpenCV或PIL(Python Imaging Library)。 加载图像:使用OpenCV或PIL库加载要进行纹理识别的图像。 提取特征:使用特征提取算法(如灰度共生矩阵、方向梯度直方图等)从图像中提取纹理特征。 训练模型:使用机器学习算法(如支持向量机、神经网络等)训练模型,将提取的特征与已知的纹理类别...
Python实现纹理识别 在Python中,我们可以使用OpenCV库来实现纹理识别。下面是一个简单的示例代码,演示如何使用OpenCV计算图像的纹理特征: importcv2importnumpyasnp image=cv2.imread('texture.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 计算灰度共生矩阵glcm=cv2.imgproc.textureCorrelation(image,distances=[1],angles=[0],levels=...
纹理识别主要由两部分组成:纹理特征提取和分类算法设计。近年来,研究人员主要围绕纹理特征提取进行工作展开,这是因为提取到的纹理特征的优劣直接影响后续的纹理分类效果。 目前常用的分类算法包括: (1)使用不同的距离衡量方法构造的最近邻(1NN)或K近邻(KNN)分类方法; ...
纹理是遥感图像目标识别的关键空间特征。目前,大多数纹理特征提取方法主要是基于重复模式的纹理基元,很少考虑其空间排列。一些方法虽然能在一定程度上捕捉纹理基元的空间排列,但其原理和算法复杂,实现难度较大。在这项研究中,提出了一种新的基于统计的纹理特征提取方法,称为距离编码多样性( DCD ),它可以表征具有旋转不...
然而,虽然电子皮肤触觉传感系统在模仿人体皮肤感知和人脑识别方面取得了显著突破,但它们大多局限于单一功能,如温度感知、压力感知、形状识别、纹理识别等。这是因为人体不同部位皮肤的感知能力不同。指尖皮肤在分辨物体纹理方面具有超强的灵敏度,这取决于密集分布的麦氏体和指纹的协同作用。指纹可将摩擦时产生的切向力...
近日，南方科技大学的郭传飞课题组研发了一种基于柔性滑觉传感的机器人触觉感知系统用于纹理识别。该传感器中，表面的指纹结构和传感器中的微结构层对传感性能起到关键作用。团队采用摩方精密nanoArch®S130（精度：2μm）3D打印设备，实现了类指纹结构模板和分级微结构模板的高精度打印，并结合倒模技术制备了柔性PDMS人工...
二、有触觉的机器手指纹理识别准确率可达100% 在过去，机器人研究者通常不会将本体感觉与触觉相关联，因为人类的本体感觉机制并不会有特别精确的反馈。然而工业传感器比人类本体感受器官灵敏的多，将它们用于机器人手指可以帮助研究者收集更精确的触觉反馈。北航的这个研究团队创建的机器手原型系统由线性执行器（linear ...