图像的特征
100天精通Python丨黑科技篇 —— 06、Python 修图（滤镜、灰度、裁剪、视觉处理、图像分割、特征提取）
文章目录一、PIL 常规修图操作1. 读取图片2. 图片缩放3. 图片旋转4. 图片裁剪5. 图片滤镜二、OpenCV 图像处理、视频处理、对象识别三、scikit-image 视觉算法，包括滤波、形态学操作、图像分割、特征提取四、TensorFlow 图像分类、目标检测、图像生成有些小伙伴可能还不知道，Python的强大图片处理能力，今天西红柿来介绍一二。Python可以通过各种库（如Pillo
日期 2023-06-12 10:48:40
ECAI 2016论文精选 | 图像分类的随机分布特征
导读：ECAI 2016是欧洲展示AI科学成果的最佳场所，大会为研究人员提供了很好的机会，去介绍和听取当代最优秀的人工智能研究成果。 图像分类的随机分布特征（Randomized Distribution Feature for Image Classification） 摘要：局部图像特征可以被假定是从一个未知的分布中描绘出来的。而对于图像分类，这样的特征则是通过基于直方图的模型或基于度
日期 2023-06-12 10:48:40
Atitit图像识别的常用特征大总结attilax大总结
Atitit图像识别的常用特征大总结attilax大总结 1.1. 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 1 1.2. HOG特征：方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）1 1.3. （二）LBP特征 LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹
日期 2023-06-12 10:48:40
CV之IG之Inception：基于TF框架利用Inception模型+GD算法的某层网络图像生成更高质量的Deep Dream幻觉梦境图片(特征可视化实现图像可解释性)案例应用
CV之IG之Inception：基于TF框架利用Inception模型+GD算法的某层网络图像生成更高质量的Deep Dream幻觉梦境图片(特征可视化实现图像可解释性)案例应用 目录 基于TF框架利用Inception模型+GD算法的某层网络图像生成更高质量的Deep Dream幻觉梦境图片(特征可视化实现图像可
日期 2023-06-12 10:48:40CV之IG之Inception：基于TF框架利用Inception模型+GD算法的某层网络图像生成原始的Deep Dream幻觉梦境图片(特征可视化实现图像可解释性)案例应用
CV之IG之Inception：基于TF框架利用Inception模型+GD算法的某层网络图像生成原始的Deep Dream幻觉梦境图片(特征可视化实现图像可解释性)案例应用 目录 基于TF框架利用Inception模型+GD算法的某层网络图像生成原始的Deep Dream幻觉梦境图片(特征可视化实现图像可解释
日期 2023-06-12 10:48:40
Interview：算法岗位面试—10.12上午—上海某科技公司图像算法岗位(偏图像算法，互联网AI行业)技术面试考点之LoR逻辑回归的底层代码实现、特征图计算公式
ML岗位面试：10.12上午—上海某科技公司图像算法岗位(偏图像算法，互联网AI行业)技术面试考点之LoR逻辑回归的底层代码实现、特征图计算公式 Interview：算法岗位面试—10.12上午—上海某科技公司图像算法岗位(偏图像算法，互联网AI行业)技术面试考点之LoR逻辑回归的底层代码实现、特
日期 2023-06-12 10:48:40【图像处理】高效斑点特征提取技术研究（Matlab代码实现）
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日期 2023-06-12 10:48:40基于SIFT特征提取的图像特征提取配准和拼接matlab仿真
目录 1.算法描述 2.仿真效果预览 3.MATLAB核心程序 4.完整MATLAB 1.算法描述 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。
日期 2023-06-12 10:48:40图像进行卷积运算来提取特征
一副数字图像可以看作一个二维空间的离散函数可以表示为f(x, y), 假设有对于二维卷积操 作函数C(u, v) ，则会产生输出图像g(x, y) = f(x, y) *C(u,v), 利用卷积可以实现对图像模糊处理，边缘检测，产生轧花效果的图像。 一个简单的数字图像卷积处理流程可以如下
日期 2023-06-12 10:48:40利用神经网络进行网络流量识别——特征提取的方法是（1）直接原始报文提取前24字节，24个报文组成596像素图像CNN识别；或者直接去掉header后payload的前1024字节（2）传输报文的大小分布特征；也有加入时序结合LSTM后的CNN综合模型
国外的文献汇总： 《Network Traffic Classification via Neural Networks》使用的是全连接网络，传统机器学习特征工程的技术。top10特征如下： List of Attributes Port number server Minimum segment size client→server First quartile of number of co
日期 2023-06-12 10:48:40图像特征提取之LBP特征
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；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietik?inen, 和D. 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。 1、LBP特征的描述 原始的LBP算
日期 2023-06-12 10:48:40【图像颜色纹理特征】基于内容的图像颜色、纹理等特征的提取算法的MATLAB仿真
如何用数值表示纷繁复杂的颜色，人们已经进行了许多研究。研究表明，人眼对颜色的感知是三维的，找到符合人眼视觉特征的颜色模型是利用颜色特征进行图像检索的关键。图像的颜色特征不仅取决于图像本身，而且还与观察者的视觉系统和观察经验有关。因此为了准确提取表征原始图像颜色信息，提取算法必须在符合人类视觉系统的生理特
日期 2023-06-12 10:48:40基于FPGA的图像Harris特征点提取以及图像配准系统开发
本系统的主要功能将RAM存储器中保存的两幅待配准图像的灰度像素值，通过地址输入读取的方式送入到FPGA处理模块中进行处理，输出两幅图像的配准像素的坐标点，整个系统的整体结构如下图所示： 图1.1基于FPGA的输入输出示意图 在图1.1的结构中，RAM模块用于保存2幅图像，而
日期 2023-06-12 10:48:40【MATLAB教程案例26】图像特征点提取算法matlab仿真与分析——sift,surf,kaze,corner,BRISK等
FPGA教程目录 MATLAB教程目录 目录 1.软件版本 2.图像的sift特征提取和matlab仿真 2.1sift理论概述 2.2 matlab仿真
日期 2023-06-12 10:48:40HOG算法图像特征提取
function H=HOG(Im) nwin_x=3;%set here the number of HOG windows per bound box nwin_y=3; B=9;%set here the number of histogram bins [L,C]=size(Im); % L num of
日期 2023-06-12 10:48:40MATLAB实现图像的SIFT特征提取源码
function [frames,descriptors,scalespace,difofg]=do_sift(I,varargin) %% file: sift.m % author: Noemie Phulpin % description: SIFT algorithm warning off all; [M,N,C
日期 2023-06-12 10:48:40字典、文本、图像特征提取，jieba,Tf-idf
1 特征提取 1.1 定义 将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征 注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据 特征提取分类: 字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取（深度学习将介绍） 1.2 特征提取API sklearn.fea
日期 2023-06-12 10:48:40
目标检测的图像特征提取之HOG特征
HOG特征： 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人员Dalal在2005的C
日期 2023-06-12 10:48:40目标检测的图像特征提取之（三）Haar特征
1、Haar-like特征 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征。 Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形
日期 2023-06-12 10:48:40目标检测的图像特征提取（一）HOG特点
1、HOG特点： 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測的特征描写叙述子。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，尤其在行人检測中获得了极大的成功。须
日期 2023-06-12 10:48:40目标检測的图像特征提取之（一）HOG特征
1、HOG特征： 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測的特征描写叙述子。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，尤其在行人检測中获得了极大的成功。须
日期 2023-06-12 10:48:40【图像处理】——Python实现灰度特征提取
目录 1、灰度特征 2、Python代码 1、灰度特征 2、Python代码 import cv2 import numpy as np def gray_features(img): hist = cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,255])#得到全局直方图统计数据
日期 2023-06-12 10:48:40