SIFT描述符是一种用于图像特征提取和匹配的算法,而SVM(支持向量机)是一种常用的机器学习算法,用于分类和回归任务。在云计算领域中,SIFT描述符和SVM算法都有广泛的应用。 回答问题,可以说在SIFT描述符上训练SVM是可行的。SIFT描述符通过检测图像中的关键点,并计算这些关键点周围的局部特征向量,用于描述图像的特征。这...
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create(200) img = cv2.imdecode(np.fromfile(filename,dtype=np.uint8),-1)#用np读图像,避免了opencv读取图像失败的问题ifimgisnotNone: gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) kpG, desG = sift.detectAndCompute(gray,None)#关键点描述符ifdesGisNone:#关键点...
常用的特征提取方法包括SIFT、SURF、HOG等。这里以SIFT为例。 python sift = cv2.SIFT_create() def extract_sift_features(images): descriptors = [] for img in images: kp, des = sift.detectAndCompute(img, None) if des is not None: descriptors.append(des.flatten()) # 将特征描述子展平 else...
本文采用的是sift特征,步骤如下:图像特征提取(sift)、字典获取、图片量化(特征向量)、SVM训练器、图片预测。 ## 2.实验SVM训练 数据集分为训练集和测试集,训练集中每个类别有480张图片,测试集中每个类别有120张图片,即训练集占数据集的80%。 1、计算Sift特征 ``` def calcSiftFeature(img): #设置图像sift特征...
词袋模型是基于自然语言模型而提出的一种文档描述方法,被广泛研究用于图像的分析和处理中。本文介绍了一种基于词袋的图片分类方法,首先提取图片的SIFT特征通过聚类得到“视觉词典”,然后统计词频获得突破的词袋描述,最后通过SVM进行有监督的图片分类。 源码及完整报告:...
汽车检测SIFT+BOW+SVM 项目来源于 《opencv 3计算机视觉 python语言实现》 整个执行过程如下: 1)获取一个训练数据集。 2)创建BOW训练器并获得视觉词汇。 3)采用词汇训练SVM。 4)尝试对测试图像的图像金字塔采用滑动宽口进行检测。 5)对重叠的矩形使用非极大抑制。
一、SIFT的概念 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,具有非常强的稳健性。SIFT算法的特点有: SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性; 独特性好,信息量丰富,适用于在海量特...
本文介绍了一种基于词袋的图片分类方法，首先提取图片的SIFT特征通过聚类得到“视觉词典”，然后统计词频获得突破的词袋描述，最后通过SVM进行有监督的图片分类。源码及完整报告：面包多 CoderInCV 算法使用C++ MFC实现，基于OpenCV。词袋（Bag of Words, BoW）在图片的分类中首先需要解决的是对图像的描述，最初对图像的...
词袋模型是基于自然语言模型而提出的一种文档描述方法,被广泛研究用于图像的分析和处理中。本文介绍了一种基于词袋的图片分类方法,首先提取图片的SIFT特征通过聚类得到“视觉词典”,然后统计词频获得突破的词袋描述,最后通过SVM进行有监督的图片分类。 源码及完整报告:...
方法二:提取图像的特征,包括Sift、Surf特征和Hog特征等。 (1)检测Hog特征,对于相同尺寸的图像和相同的输入参数,检测得到Hog特征的维数是一样的, 因此Hog特征可直接作为n维向量输入分类器。 (2)检测Sift特征,Sift特征是对图像上特殊点(可以理解为具有明显特征的角点)的向量描述,每个特殊点的Sift特征为一个128维向量...