特征提取——纹理特征 LBP图像特征 图像处理之特征提取（二）之LBP特征简单梳理 https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details/72859957...http://blog.csdn.net/hqh45/article/details/24501097 LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子...Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。...而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征； lbp理论： 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为...特点： 1、Gabor小波对于图像的边缘敏感 2、对光照不敏感 3、对图像旋转有一定适应性 灰度共生矩阵opencv代码： // 0°灰度共生矩阵 void getGLCM0(Mat& src, Mat
package com.imageretrieval.features; /** * 均匀LBP纹理特征 * 参考链接：http://blog.csdn.net/lu597203933/article...getFeatureVector(String imagePath){ // 获取灰度矩阵 int[][] grayMatrix = getGrayPixel(imagePath, 200, 200); // 为特征值...(0-255)分组(降维) int[] groupNums = groupFeatureValue(); // 遍历像素点，计算其特征值，并确定其分组，并进行分组统计 int[] vector...getMinFeature(feature); vector[groupNums[feature]]++; } } return vector; } /** * 对256个特征值进行分组... * groupNums的下标为特征值，value为组号 * @return */ private static int[] groupFeatureValue(){ int[
图像纹理特征总体简述 纹理是一种反映图像中同质现象的视觉特征，它体现了物体表面的具有缓慢变化或者周期性变化的表面结构组织排列属性。...另外，局部纹理信息不同程度上的重复性，就是全局纹理信息。 纹理特征体现全局特征的性质的同时，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。...由于这些不是物体本身的特性，因而将纹理信息应用于检索时，有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”。 参考地址： 《图像特征提取（纹理特征）》 《纹理特征简介》 一....纹理特征分类 1. 基本说明 纹理特征分类图如下所示： ? 纹理特征的提取，一般都是通过设定一定大小的窗口，然后从中取得纹理特征。...优点： 对纹理进行多分辨表示，能在更精细的尺度上分析纹理； 小波符合人类视觉特征，由此提取的特征也是有利于纹理图像分割； 能够空间/频域结合分析纹理特征。
但是经过傅里叶变换后， 图像在不同位置的频度特征往往混合在一起，但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征，是一种有效的纹理检测工具。...现在进入主题，我们提取纹理特征。 提取纹理特征，还有增强纹理特征，很多时候我们都是要先提取ROI感兴趣区域来进行操作的。很多图片上的其他空间其实对我们没有什么太大的作用，还影响程序的运行速度。...np.maximum(accum, fimg, accum) #参数1与参数2逐位比较 取大者存入参数3 这里就是将纹理特征显化更加明显...看起来还不错吧，预处理之后就可以 进行纹理特征提取放入文件进行模式匹配啊 进行指静脉识别啊。有兴趣的就期待在下之后的博客。...http://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8989836.html 提取纹理特征 http://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8672489.html 指静脉细化算法
为加快查找速度，还可以构造二分查找树进行特征检索。 2.纹理特征提取 一幅图像的纹理是在图像计算中经过量化的图像特征。图像纹理描述图像或其中小块区域的空间颜色分布和光强分布。...纹理特征的提取分为基于结构的方法和基于统计数据的方法。一个基于结构的纹理特征提取方法是将所要检测的纹理进行建模，在图像中搜索重复的模式。该方法对人工合成的纹理识别效果较好。...但对于交通图像中的纹理识别，基于统计数据的方法效果更好。 （1）LBP特征 LBP方法（Local binary patterns）是一个计算机视觉中用于图像特征分类的一个方法。...Harwood 提出[43][44]，用于纹理特征提取。后来LBP方法与HOG特征分类器联合使用，改善了一些数据集[45]上的检测效果。...Opencv中以下代码实现： cvCanny( dst,src, 50, 120, 3 ); ? ?
上个图说明的更形象一些 20150308224021418.jpg OpenCV里对FAST的使用也非常简单，先声明一组特征点，构建FAST特征检测，接下来调用detect函数检测图像中的特征点，最后把特征点绘制到图片上...OpenCV中进行FAST特征检测 在OpenCV中进行FAST特征提取的函数为FAST。...// sift特征在这个头文件中 #include #pragma comment(lib,"opencv_core2410d.lib") #...pragma comment(lib,"opencv_highgui2410d.lib") #pragma comment(lib,"opencv_imgproc2410d.lib...") #pragma comment(lib,"opencv_features2d2410d.lib") #pragma comment(lib,"opencv_nonfree2410d.lib")
这个特征描述子是由EPFL的Calonder在ECCV2010上提出的。...主要思路就是在特征点附近随机选取若干点对，将这些点对的灰度值的大小，组合成一个二进制串，并将这个二进制串作为该特征点的特征描述子。...参考Slides Related posts Android-opencv之CVCamera (1) 最新版的OpenCV中新增加的ORB特征的使用 看到OpenCV2.3.1里面ORB特征提取算法也在里面了...，套用给的SURF特征例子程序改为ORB特征一直提示错误，类型不匹配神马的，由于没有找到示例程序，只能自己找答案。.../core/core.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #
这个特征描述子是由EPFL的Calonder在ECCV2010上提出的。...主要思路就是在特征点附近随机选取若干点对，将这些点对的灰度值的大小，组合成一个二进制串，并将这个二进制串作为该特征点的特征描述子。...参考Slides Related posts Android-opencv之CVCamera http://www.cvchina.info/2011/01/21/android-opencv%E4%...B9%8Bcvcamera/ 最新版的OpenCV中新增加的ORB特征的使用 看到OpenCV2.3.1里面ORB特征提取算法也在里面了，套用给的SURF特征例子程序改为ORB特征一直提示错误，类型不匹配神马的.../core/core.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #
图像去噪是图像处理中的重要需求，本文介绍 OpenCV 库中集成的去噪函数 fastNlMeansDenoising。...简介 去噪是十分重要的预处理步骤之一，但是在去噪的同时保留正常的图像纹理则需要更精细的去噪算法 之前介绍过的 Photoshop 中的表面模糊 算法可以算是去噪中比较有效的方法之一，但是没有快速算法 OpenCV...集成了 Non-Local Means Denoising 算法的同时对其进行了加速 可以有效处理高斯白噪声 官方文档：https://docs.opencv.org/2.4.13.7/modules...image.png 有了 d^2，定义 w(p, q)计算方法： image.png 其中 σ 表示噪声标准差，h 表示过滤参数，越大表示去噪能力越强，同时图像的细节丢失的也会越多 OpenCV...zywvvd/Python_Practise 原始论文 file:///C:/Users/issuser/Downloads/NonLocalDenoising.pdf 参考资料 https://docs.opencv.org
在基于纹理的分类任务重，纹理分析对于深度学习的重要性 由于纹理基于局部模式，而传统的深度学习方法强调复杂的特征，对纹理分类没有帮助，因此，传统的CNN架构不能很好地执行基于纹理特征的分类任务。...图1，局部特征提取 我们可以在图1中看到，织物显微图像中提取的局部特征如何显示几乎相似的特征，这些提取的局部特征足以呈现织物的纹理类型。...从给定的织物纹理中，假设使用纹理分析技术提取给定图像的局部特征(LF)。相同的局部模式在整个图像中重复。在这张织物图像中，三个提取的局部特征的特征几乎是相同的。...与全局特征相比，提取这些局部特征将更有帮助，因为局部特征在定义给定织物中存在的纹理类型时更有希望，从而更好地区分“纹理类型”类。 在纹理分析中，我们重点研究了纹理的识别和提取方法。...每种纹理提取技术能够提取的纹理特征类型不同，因此没有一种“通用的”纹理提取方法。 由于纹理是图像的局部属性，因此这些技术的工作原理是突出给定图像的局部特征。
查找轮廓的不同特征，例如面积，周长，重心，边界框 1 矩 图像的矩可以帮助我们计算图像的质心，面积等 函数 cv2.moments() 会将计算得到的矩以一个字典的形式返回 cnt = contours
函数 cv2.minEnclosingCircle() 可以帮我们找到一个对象的外切圆。 它是所有能够包括对象的圆中面积最小的一个
凸包与轮廓近似相似，但不同，虽然有些情况下它们给出的结果是一样的。 函数 cv2.convexHull() 可以用来检测一个曲线是否具有凸性缺陷，并能纠 正缺陷...
@gmail.com */ #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp..." #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp" #include "opencv2/imgproc...#include #include #include <opencv2/nonfree/features2d.hpp...加入属性表的链接器熟悉的输入中，其中x换成你当前opencv的版本号。...下面是一个宽景图像的拼接配准的例子： #include #include #include<opencv2
纹理特征提取方法：LBP, 灰度共生矩阵 在前面的博文《图像纹理特征总体简述》中，笔者总结了图像纹理特征及其分类。在这里笔者对其中两种算法介绍并总结。...参考网址： 《纹理特征提取》 《【纹理特征】LBP 》 《灰度共生矩阵（GLCM）理解》 《灰度共生矩阵的理解》 《图像的纹理特征之灰度共生矩阵 》 参考论文： 《基于灰度共生矩阵提取纹理特征图像的研究...算法简介 LBP方法（Local binary patterns, 局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它的作用是进行特征提取，提取图像的局部纹理特征。...(4) 纹理特征值的计算与纹理特征影像生成 下面分部且适当的使用一些例子说明计算过程： A....GitHub：https://github.com/upcAutoLang/GLCM-OpenCV
OpenCV里集成了相应的函数，只不过用的人好像并不多导致我找了半天才找到。姑且记一下以备日后使用。
如果有人要求你指出一项可以在多张图像中进行比较的良好特征，就可以指出其中一项，这就是为什么即使是小孩也可以玩这些游戏的原因。我们在图像中搜索这些特征，找到它们，在其他图像中寻找相同的特征并将它们对齐。...因此，找到这些图像特征称为特征检测。 在图像中找到了特征之后，应该能够在其他图像中找到相同的图像。这是如何做到的呢？...同样，计算机还应该描述特征周围的区域，以便可以在其他图像中找到它。所谓的描述称为特征描述。获得特征及其描述后，可以在所有图像中找到相同的特征并将它们对齐，缝合在一起或进行所需的操作。...因此，可以在OpenCV中寻找不同的算法来查找特征，对其进行描述，进行匹配等操作。...OpenCV中的哈里斯角检测 在OpenCV中有实现哈里斯角点检测，cv2.cornerHarris()。
前言 前面我们学了《C++ OpenCV特征提取之BFMatcher匹配》BFMatcher的匹配，这一章我们看一下FLANN的特征匹配。...它是一个对大数据集和高维特征进行最近邻搜索的算法的集合,而且这些算法都已经被优化过了。在面对大数据集时它的效果要好于 BFMatcher。...代码演示 我们再新建一个项目名为opencv--FLANN，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 ?...1.我们还是先用Surf特征进行检测，因为这个相对速度会快，把我们对两张图片获取的KeyPoint放到各自对应的descriptor里面。 ?
前言 前面我们介绍了《C++ OpenCV特征提取之SURF特征检测》，这一篇我们在介绍一下SIFT的特征提取。...SIFT特征和SURF特征比较 比较项目 SIFT SURF 尺度空间极值检测 使用高斯滤波器，根据不同尺度的高斯差(DOG)图像寻找局部极值 使用方形滤波器，利用海森矩阵的行列式值检测极值，并利用积分图加速运算...double edgeThreshold = 10, --边缘阈值，一般默认10就行 double sigma = 1.6 ) 代码演示 我们再新建一个项目名为opencv...--sift，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法 ?...记得我们要加上opencv2\xfeatures2d.hpp 使用SIFT检测，其实红框里面是我们定义的参数，可以修改一下参数进行变化 ? 运行效果 ?
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