CIE-LUV是什么颜色特征

网页是色彩的表现原理:显示器是由一个个像素构成,利用电子束来表现色彩.像素把光的三原色:红色(R).绿色(G).蓝色(B)组合成的色彩按照科学原理表现出来.一个像素包含8位元色彩的信息量,又从0 ~ 255的256个单元,其中0是完全无光状态,255是最亮状态 Web页面的安全色不同平台(Mac.PC等)有不同的调色板,不同的浏览器也有自己的调色板.选择特定的颜色时,浏览器会尽量使用本身所用的调色板中最接近的颜色,如果浏览器中没有所选颜色,就会通过抖动或者混合自身的颜色来尝试重新产生该颜色Web

来源:http://www.xuebuyuan.com/2019161.html 颜色特征是在图像检索中应用最为广泛的视觉特征,主要原因在于颜色往往和图像中所包含的物体或场景十分相关.此外,与其他的视觉特征相比,颜色特征对图像本身的尺寸.方向.视角的依赖性较小,从而具有较高的鲁棒性. 颜色特征的特点:颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质.一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献.由于颜色对图像或图像区域的方向.大小等变化不敏感,

人脸识别之特征脸方法(Eigenface) [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09 因为需要,花了一点时间写了下经典的基于特征脸(EigenFace)的人脸识别方法的Matlab代码.这里仅把该代码分享出来.其实,在较新版本的OpenCV中已经提供了FaceRecognizer这一个类,里面不仅包含了特征脸EigenFace,还有FisherFace和LBPHFace这三种人脸识别方法,有兴趣的可以参考OpenCV的API手册,里面都有很详细

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理特征的算子4 1.4. :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

颜色矩: 颜色矩是一种简单而有效的颜色特征,是由Stricker和Oreng提出的,这种方法的数学基础是图像中的任何的颜色分布均可以用它的矩来表示.此外,由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中,因此,仅采用颜色的一阶矩(mean).二阶矩(Variance)和三阶矩(Skewness)就足以表达图像的颜色分布,与颜色直方图相比,该方法的另一个好处是无须对特征进行量化. 设p(i,j)图像的像素值,N为像素数,则: Mean=(sum(p(I,j)))/N Variance=sqrt(sum(p(I,

浅析人脸检测之Haar分类器方法 一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. Ø  基于知识的方法:主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸. Ø  基于统计的方法:将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩

截图: [检索前] [检索后] 功能: 单击[查找文件夹]会随机显示当前文件夹下的6张图像.假设当前文件夹下小于6幅.则所有显示. 单击[选择],会将測试图像显示在[选择]button上方. 单击[检索],会将与当前图像颜色最接近的6幅图像显示在下方. 思路: 将图像的RGB空间映射到HSV空间,并将其H.S.V均划分为12个区间.这样图像得到3*12个属性. 对选取的測试图像和所有的待检索图像均进行上述处理. 计算測试图像与检索图像之间的距离.将得到的距离依照从小到大的顺序排序.将排序靠前的6

http://blog.csdn.net/loadstar_kun/article/details/39450137 http://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424 http://aishack.in/tutorials/sift-scale-invariant-feature-transform-introduction/ http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/9191309 htt

原理 颜色矩(color moments)是由Stricker 和Orengo所提出的一种非常简单而有效的颜色特征.这种方法的数学基础在于图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示.此外,由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中,因此仅采用颜色的一阶矩(mean).二阶矩(variance)和三阶矩(skewness)就足以表达图像的颜色分布.与颜色直方图相比,该方法的另一个好处在于无需对特征进行向量化.因此,图像的颜色矩一共只需要9个分量(3个颜色分量,每个分量上3个低阶矩),与其他的颜色特征相比是非