二、代码 刚接触机器学习时候写的了,当时只知道机器学习不知道深度学习还以为只能人为的提取特征根据特征训练,后来才发现有深度学习这样更好的选择可以自动提取特征值。除了特征,深度学习在复杂背景下的效果也会明显优于普通机器学习,所以还是建议使用深度学习的方法。2019.4.25 一、用python+opencv实现物体特征值提取 以...
最后将得到的每个cell的统计直方图进行连接成为一个特征向量,也就是整幅图的LBP纹理特征向量; 然后便可利用SVM或者其他机器学习算法进行分类了。 代码演示 接前面那个项目opencv-LBP,因为在ELBP里面演示用到了createtrackbar,需要加载函数进来,所以我们把原来的Mat都移到了顶端,然后定义一下trackbar的基本属性。 然后在代...
在Python中基于OpenCV实现特征点提取,可以按照以下步骤进行: 1. 导入OpenCV库 首先,需要导入OpenCV库。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,可以用于图像处理、视频分析、模式识别等任务。 python import cv2 2. 读取图像 使用OpenCV的imread函数读取图像。这个函数会加载指定路径的图像文件,并返回一个包含图像...
SIFT算法作为最为经典的一个特征提取算法,具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点,是一种局部特征描述子。SIFT算法具有较好的稳定性和不变性,能够适应旋转、尺度缩放、亮度的变化,能在一定程度上不受视角变化、仿射变换、噪声的干扰;区分性好,能够在海量特征数据库中进行快速准确的区分信息进行匹配;多量性,就算只有单...
图像特征提取的方法有很多种,常用的包括颜色直方图、边缘检测、角点检测、SIFT(尺度不变特征变换)等。这些方法可以提取图像的颜色、纹理、形状等特征信息,为后续的图像识别和分类提供重要的数据基础。 使用OpenCV 进行图像特征提取 安装OpenCV 在Python 中使用 OpenCV 需要先安装相应的库,可以通过以下命令进行安装: ...
DoG和SIFT特征提取与描述 1#coding:utf-823importcv245#读取图片6img = cv2.imread("../data/walez1.jpg")7#转为灰度图像8gray =cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)9#创建一个sift对象 并计算灰度图像10sift =cv2.xfeatures2d.SIFT_create()11keypoints, descriptor =sift.detectAndCompute(gray, Non...
#sift 特征点检测 import cv2 img = cv2.imread('test.jpg') gray= cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() kp = sift.detect(gray,None) img=cv2.drawKeypoints(img…
有时特征点较少(比如模糊图像); 对边缘光滑的目标无法准确提取特征(比如边缘平滑的图像,检测出的特征点过少,对圆更是无能为力)。 Python-OpenCV实现: importcv2defsift_kp(image):gray_image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)sift=cv2.xfeatures2d_SIFT.create()kp,des=sift.detectAndCompute(image,Non...
https://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/44312691 基于SURF特征提取和金字塔LK光流法的单目视觉三维重建 1. 单目视觉三维重建问题 在前面的文章中,笔者用SIFT提取特征后用radio测试剔除了匹配中异常的特征点,然后根据匹配合格