opencv之纹理特征的提取

灰度共生矩阵提取纹理特征源码%**************************************************************************%                   图像检索——纹理特征%基于共生矩阵纹理特征提取,d=1,θ=0°,45°,90°,135°共四个矩阵%所用图像灰度级均为256%参考<基于颜色空间和纹理特征的图像检索>%function : T=Texture(Image) %Image    : 输入图像数据%T       

参考博客:https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/51533953 https://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17797641 傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具,可以帮助我们将图像从空域转换到频域,并提取到空域上不易提取的特征.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. 在图像处理

[图像算法]图像特征:GLCM SkySeraph Aug 27th 2011  HQU Email:[email protected]    QQ:452728574 Latest Modified Date:Aug 27th 2011 HQU ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/33320997 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: [email protected] 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本: 2.4.9 本篇文章中,我们一起探讨了OpenCV中

OpenCV4Android 特征点提取演示 前面通过两天的时间,也只是熟悉了基本的环境搭建,明确了基本的部件流程,接下来需要熟悉API,进行实际的应用编程.本篇尝试获取图片的SIFT特征点,并学习相应的API及图像处理基本知识. 目标: - 定义Native method 接口 - Bitmap 和 opencv Mat 之间的转换 - 通过org.opencv.core.Mat.getNativeObjAddr()把地址传递给底层的C++代码处理,然后更新对应地址的对象 关键代码: Andr

0.下载安装Opencv,当前版本为249. 1.下载Python,当前OPencv版本为249,不过其支持的最新版本的Python为2.7,所以可以下载276版本. 2.下载numpy,开始我使用了1.6,没有通过,错误如图.下载了最新的1.8.1版本. 3.将Opencv安装目录下opencv\build\python\2.7\x86中的cv2.pyd复制到python安装目录Lib\site-packages下. 4.找到opencv源文件内的draw.py运行. 压缩跟踪(CT)代码详细

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.LBP方法在1994年首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood 提出,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. 对LBP特征向量进行提取的步骤如下: 首先将检测窗口划分为16×16的小区域(cell),对于每个cell中的一个像素,将其环形邻域内的B个点(也可以是环形邻域多个点,如下图,使用LBP算

LBP简介 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. 从纹理分析的角度来看,图像上某个像素点的纹理特征,大多数情况下是指这个点和周围像素点的关系,即这个点和它的邻域内点的关系.从哪个角度对这种关系提取特征,就形成了不同种类的特征.有了特