一、特征提取的基本步骤 特征提取的基本步骤包括:图像读取、预处理、特征计算、特征描述。在OpenCV中,可以通过以下几个类和函数来实现特征提取: 1. cv::Mat:表示图像的类,可以通过imread函数读取图像; 2. cv::normalize:将图像归一化,可用于图像的预处理; 3. cv::FeatureDetector:特征检测器的基类,用于检测图像中...
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,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究...
7. 这个是迭代器中的max中的内容, 在这里, 标准库写道: 因为浮点数并没有实现Ord Trait, 因此对于一个由浮点数组成的集合转化而来的迭代器, 我们没有办法直接调用max方法获取迭代器中元素的最大值, 因为这个方法依赖于Ord Trait, 因此, 想要获得一个浮点数集合中浮点数的最大值, 就有了如上的处理方式. 函...
项目地址:C3D-keras 关于C3D的细节可以参考Will-Lin的博客行为识别笔记:C3D network-用于视频特征提取的3维卷积网络或者参看C3D原始论文。 前期准备 1、数据集:采用的是通用数据集UCF101。 2、主要用到的库:Keras2.0.8、TensorFlow1.3.0、OpenCV3.2.0 ...
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图像处理软件开发:OpenCV是一个开源的计算机视觉库,主要使用C语言实现。它能够实现图像处理、特征提取、计算机视觉等功能,并且有很好的跨平台性。 总之,C语言可以完成很多系统、程序的开发,不需要混合使用其他语言。同时,在C语言的基础上学习其他语言可以更好地丰富技术栈,提高开发效率与质量。
Hog特征提取 openCV 目标检测的图像特征提取之(一)HOG特征 这篇文章讲的比较透彻,可以参考。需要注意的是,这篇文章最后的例子计算结果是错误的,正确结果是2340。 OpenCV HOGDescriptor 参数图解 这篇文章通过图解的方式详细解释了一下window、block、cell的关系。
python利⽤opencv实现SIFT特征提取与匹配 本⽂实例为⼤家分享了利⽤opencv实现SIFT特征提取与匹配的具体代码，供⼤家参考，具体内容如下 1、SIFT 1.1、sift的定义 SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是⽤于图像处理领域的⼀种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中...
1.提出积分图像(integral image),从而可以快速计算Haar-like特征。 2.利用Adaboost学习算法进行特征选择和分类器训练,把弱分类器组合成强分类器。 3.采用分类器级联提高效率。 二.OpenCV检测原理 OpenCV中有检测人脸的函数(该函数还可以检测一些其他物体), 甚至还包含一些预先训练好的物体识别文件。