【计算机视觉领域】常用的 feature 提取方法,feature 提取工具包
【计算机视觉领域】常用的 feature 提取方法,feature 提取工具包
利用 VL 工具包进行各种特征的提取:
VL 工具包官网地址:http://www.vlfeat.org/index.html
%% Extract Every kind of Features
% the VL_tool box for feature extraction.
clc;
run('/home/wangxiao/Documents/MATLAB/vlfeat-0.9.20-bin/vlfeat-0.9.20/toolbox/vl_setup.m')
imagePath = '/home/wangxiao/Documents/Sun-80-dataset/Sun_80_dataset/train_image_sun_256_256/' ;
Labeled_data = importdata('/home/wangxiao/Documents/Sun-80-dataset/Sun_80_dataset/SUN100_Label_train_0.5_.txt');
Unlabel_data = importdata('/home/wangxiao/Documents/Sun-80-dataset/Sun_80_dataset/SUN100_Unlabel_train_0.5_.txt');
for i = 1:size(Labeled_data.data, 1)
imageName = Labeled_data.textdata{i, 1};
% image = imread([imagePath, imageName]);
image = imread('/home/wangxiao/Pictures/wallhaven-382471.png');
image = imresize(image, [224, 224]);
% change the image into single precision.
figure; imshow(image);
imgs = im2single(rgb2gray(image)) ;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%% use vl_covdet to compute and visualize co-variant features.
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
frames = vl_covdet(imgs, 'verbose') ;
hold on ;
vl_plotframe(frames) ; % visualize the features.
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%% use vl_hog to extract the hog feature.
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
cellSize = 8 ;
hog = vl_hog(imgs, cellSize, 'verbose') ;
imhog = vl_hog('render', hog, 'verbose') ;
clf ; imagesc(imhog) ; colormap gray ;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%% use vl_sift to extract the sift feature.
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
[f,d] = vl_sift(imgs) ;
perm = randperm(size(f,2)) ;
sel = perm(1:50) ;
h1 = vl_plotframe(f(:,sel)) ;
h2 = vl_plotframe(f(:,sel)) ;
set(h1,'color','k','linewidth',3) ;
set(h2,'color','y','linewidth',2) ;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%% use vl_mser to extact the mser feature.
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
I = uint8(rgb2gray(image)) ;
[r,f] = vl_mser(I,'MinDiversity',0.7,...
'MaxVariation',0.2,...
'Delta',10) ;
f = vl_ertr(f) ;
vl_plotframe(f) ;
M = zeros(size(I)) ;
for x=r'
s = vl_erfill(I,x) ;
M(s) = M(s) + 1;
end
figure(2) ;
clf ; imagesc(I) ; hold on ; axis equal off; colormap gray ;
[c,h]=contour(M,(0:max(M(:)))+.5) ;
set(h,'color','y','linewidth',3) ;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%% use vl_quickseg to execute Quick shift.
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
I = uint8(rgb2gray(image));
ratio = 0.5;
kernelsize = 2;
maxdist = 50;
ndists = 10;
Iseg = vl_quickseg(I, ratio, kernelsize, maxdist);
Iedge = vl_quickvis(I, ratio, kernelsize, maxdist, ndists) ;
imagesc(Iedge);
axis equal off tight;
colormap gray;
end







【计算机视觉领域】常用的 feature 提取方法,feature 提取工具包的更多相关文章
- 从CVPR 2014看计算机视觉领域的最新热点
编者按:2014年度计算机视觉方向的顶级会议CVPR上月落下帷幕.在这次大会中,微软亚洲研究院共有15篇论文入选.今年的CVPR上有哪些让人眼前一亮的研究,又反映出哪些趋势?来听赴美参加会议的微软亚洲 ...
- 从CVPR 2014看计算机视觉领域的最新热点
2014看计算机视觉领域的最新热点" title="从CVPR 2014看计算机视觉领域的最新热点"> 编者按:2014年度计算机视觉方向的顶级会议CVPR上月落下 ...
- 曼孚科技:AI自然语言处理(NLP)领域常用的16个术语
自然语言处理(NLP)是人工智能领域一个十分重要的研究方向.NLP研究的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效沟通的各种理论与方法. 本文整理了NLP领域常用的16个术语,希望可以帮助大家更好地理解 ...
- 曼孚科技:AI算法领域常用的39个术语(下)
算法是人工智能(AI)核心领域之一. 本文整理了算法领域常用的39个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科. 本文为下半部分,上半部分见本账号上一篇文章. 19.迁移学习(Transfer Lear ...
- 曼孚科技:AI算法领域常用的39个术语(上)
算法是人工智能(AI)核心领域之一. 本文整理了算法领域常用的39个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科. 1. Attention 机制 Attention的本质是从关注全部到关注重点.将有限 ...
- 曼孚科技:AI语音交互领域常用的4个术语
语音交互是基于语音输入的新一代交互模式,比较典型的应用场景是各类语音助手. 本文整理了语音交互领域常用的4个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科. 1. 语音合成标记语言(SSML) 语音合成标 ...
- 曼孚科技:AI机器学习领域常用的15个术语
机器学习是人工智能(AI)的核心,是使计算机具有智能的根本途径. 本文整理了一下机器学习领域常用的15个术语,希望可以帮助大家更好的理解这门涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多个领 ...
- 三维计算机视觉 — 中层次视觉 — Point Pair Feature
机器人视觉中有一项重要人物就是从场景中提取物体的位置,姿态.图像处理算法借助Deep Learning 的东风已经在图像的物体标记领域耍的飞起了.而从三维场景中提取物体还有待研究.目前已有的思路是先提 ...
- paper 61:计算机视觉领域的一些牛人博客,超有实力的研究机构等的网站链接
转载出处:blog.csdn.net/carson2005 以下链接是本人整理的关于计算机视觉(ComputerVision, CV)相关领域的网站链接,其中有CV牛人的主页,CV研究小组的主页,CV ...
随机推荐
- 移动设备和SharePoint 2013 - 第3部分:推送通知
博客地址:http://blog.csdn.net/foxdave 原文地址 在该系列文章中,作者展示了SharePoint 2013最显著的新功能概观--对移动设备的支持. 该系列文章: 移动设备和 ...
- XCode 自动化打包总结
最近一个礼拜折腾xcode 中ipa 自动化打包,对我来说也说是磕磕碰碰.毕竟对mac下的命令行模式完全不熟悉.而且我们的项目是基于cordova的一个项目. 之前我自己对cordova 项目的命令行 ...
- RESTful Web Services测试工具推荐
命令行控的最爱:cURL cURL是一个很强大的支持各种协议的文件传输工具,用它来进行RESTful Web Services的测试简直是小菜一碟.这个工具基本上类Unix操作系统(各种Linux.M ...
- python3爬虫初探(五)之从爬取到保存
想一想,还是写个完整的代码,总结一下前面学的吧. import requests import re # 获取网页源码 url = 'http://www.ivsky.com/tupian/xiaoh ...
- ORM和Hibernate的配置方式
分层体系结构: 逻辑上一般分为三层:表述层(提供与用户交互的界面).业务逻辑层(实现各种业务的逻辑).数据库层(负责存放和管理应用的持久性业务数据). 物理上一般分为两层:物理层(每一层都运行在网络上 ...
- Unity3D ShaderLab 模拟精灵动画
Unity3D ShaderLab 模拟精灵动画 在上一篇,介绍了通过Shader 模拟纹理运动,那么更深一步讲,我们也可以把帧动画的精灵纹理运动通过shader实现. 虽然大家都是在游戏脚本中做更高 ...
- html input
disabled="disabled" <input name="" type="checkbox" value="&quo ...
- 转:DateTime的灵活运用
//2008年4月24日 System.DateTime.Now.ToString("D"); //2008-4-24 System.DateTime.Now.ToString(& ...
- 101+ Manual and Automation Software Testing Interview Questions and Answers
101+ Manual and Automation Software Testing Interview Questions and Answers http://www.softwaretesti ...
- GitHub for Windows
/*************************************************************************** * GitHub for Windows * ...