图像特征点提取

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. 主要思想:--获取轮廓信息 在一副图像中,局部目标的表象和形状(appearance and shape)能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述.(本质:梯度的统计信息,而梯度主要

对于即将到来的人工智能时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的领域,会不会感觉马上就out了?作为机器学习的一个分支,深度学习同样需要计算机获得强大的学习能力,那么问题来了,我们究竟要计算机学习什么东西?答案当然是图像特征了.将一张图像看做是一个个像素值组成的矩阵,那么对图像的分析就是对矩阵的数字进行分析,而图像的特征,就隐藏在这些数字规律中.深度学习对外推荐自己的一个很重要的点--深度学习能够自动提取特征.本文主要介绍卷积层提取特征的原理过程,文

上一节中,我们采用了一个自定义的网络结构,从头开始训练猫狗大战分类器,最终在使用图像增强的方式下得到了82%的验证准确率.但是,想要将深度学习应用于小型图像数据集,通常不会贸然采用复杂网络并且从头开始训练(training from scratch),因为训练代价高,且很难避免过拟合问题.相对的,通常会采用一种更高效的方法--使用预训练网络. 预训练网络的使用通常有两种方式,一种是利用预训练网络简单提取图像的特征,之后可能会利用这些特征进行其他操作(比如和文本信息结合以用于image capti

[综述](中科院)樊彬老师-“局部图像特征描述概述” 这次我们荣幸地邀请到中国科学院自动化研究所的樊彬老师为我们撰写图像特征描述符方面的最新综述.樊彬老师在图像特征描述方面已连续发表了包括TPAMI.PR.ICCV.CVPR在内的多篇高质量论文.他的个人主页为:http://www.sigvc.org/bfan/ 以后我们将持续邀请国内外众多老师做最新的视觉计算专业综述报告,如特征提取和描述.稀疏表达.人体跟踪.三维衣服布料动画.轻量级Web3D等,并陆续在学术论坛上发布.各位老师会尽量使综述通

[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 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

现在的研究方向是图像质量评价,大概的过程是对图像或视频提取特征,然后在做回归.所以特征的选择是很重要的,我想在这里记录一下我可以用的一些图像或视频的特征. 1,相位一致性(Phase Congruency) 先说个比较看不懂的,公式是这样的: where An is the amplitude of the nth Fourier component of I 2,梯度(Gradient) 3,熵(Entropy) 先贴公式吧: 4,

1. 特征点提取的意义 2.角点 3. Harris角点检測的基本原理 4.Harris角点检測算法的步骤 5.Harris角点提取算法设计 <span style="font-size:18px;">function [ptx,pty] = HarrisPoints(ImgIn,threshold) % Harris角点提取算法 %计算图像亮度f(x,y)在点(x,y)处的梯度----------------------------------------- fx = [

Robotics Lab3 --图像特征匹配.跟踪与相机运动估计 图像特征匹配 图像特征点 携带摄像头的机器人在运动过程中,会连续性地获取多帧图像,辅助其感知周围环境和自身运动.时间序列上相连的两幅或多幅图像,通常存在相同的景物,只是它们在图像中的位置不同.而位置的变换恰恰暗含了相机的运动,这时就需要相邻图像间的相似性匹配. 选取一大块图像区域进行运动估计是不可取的.已知图像在计算机内部是以数字矩阵的形式存储的,[如灰度图的每个元素代表了单个像素的灰度值].而对于点的提取和匹配较为方便,且和数字

一. SIFT算法 1.算法简介 尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法.它用来侦测与描述影像中的局部性特征, 它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结. 其应用范围包含物体辨识.机器人地图感知与导航.影像缝合.3D模型建立.手势辨识.影像追踪和动作比对. 局部影像特征的描述与侦测可以帮助辨识物体,SIFT特征是基于物体上的一些