descriptors.at<float>(i, j) = desc[i][j].item().toFloat(); // 提取描述子信息 } drawKeypoints(image, keypoints, image, Scalar(255, 255, 0), DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS); // 在图像上绘制特征点 imwrite('image_with_SiLK.jpg', image); // 保存带有特征点的图像 return0; ...
图像特征是指可以对图像的特点或内容进行表征的一系列属性的集合,主要包括图像自然特征(如亮度、色彩、纹理等)和图像人为特征(如图像频谱、图像直方图等)。 图像特征提取根据其相对尺度可分为全局特征提取和局部特征提取两类。全局特征提取关注图像的整体表征。常见的全局特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置关...
人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大 类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。 匹配与识别 提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当...
C+OpenCV特征提取之HOG特征提取 前言 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测的特征描述子。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,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,...
图像处理(2)——图像特征提取LBP 其实现在大家都说图像处理,其实计算机是不认识图片的,之所以可以处理图像,其实图像就是一个个矩阵,其实是数字,转而其实都是在处理数字。深度学习在图像上的建树已经不足为奇了,之前大家常听到的图像特征提取方法包括HOG,Haar,LBP,SIFT等,现在逐渐淡出大家的视野,取而代之的就是深度...
SIFT是一种从图像中提取独特不变特征的方法,其特点为基于图像的一些局部特征,而与图像整体的大小和旋转无关。并且该方法对于光照、噪声、仿射变换具有一定鲁棒性,同时能生成大量的特征点。SIFT (Scale-invariant feature transform), 尺度不变特征转换,是一种图像局部特征提取算法,它通过在不同的尺度空间中寻找极值点...
在图像分割的基础上,研究分析中心偏析的特性,提出特征参数提取的主要内容,主要依据图像像素点灰度和区域分布特性进行特征提取。针对图像分割的两种结果,提出全局阈值和动态阈值两组特征的提取。 根据中心偏析区域特点,提出使用拟合直线方法确立偏析线方向,提出拟合方法并研究应用效果。利用拟合的直线,对图像像素点灰度值进行...
利用主元分析法pca对彩色图像颜色特征进行提取可将原图像从m远小于n大大降低了特征向量的维数减小了特征数据库的规模为图像的检索建立了良好的基础将提取的颜色特征与纹理特征相结合作为支持向量机svm的输入同时引入相关反馈来对图像进行分类与检索以便近一步提高检索效率是有待进一步研究的内基于tamura纹理特征的纹理特征...
图像特征点匹配C代码 #include"opencv2/core/core.hpp"#include"highgui.h"#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include"opencv2/features2d/features2d.hpp"#include"opencv2/nonfree/nonfree.hpp"#include"opencv2/legacy/legacy.hpp"usingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(intargc,char** argv) {//...
也可以把图神经网络看做是一个图数据的在三个维度的特征提取器。它只对属性向量(即上文所述的V、E、U)进行变换,但它不会改变图的连接性(即哪些点互相连接经过GNN后是不会变的)。在获取优化后的属性向量之后,再根据实际的任务,后接全连接神经网络,进行分类和...