【图像算法】图像特征：GLCM灰度共生矩阵,纹理特征

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【图像算法】图像特征：GLCM灰度共生矩阵,纹理特征

[图像算法]图像特征:GLCM SkySeraph Aug 27th 2011 HQU Email:zgzhaobo@gmail.com QQ:452728574 Latest Modified Date:Aug 27th 2011 HQU -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------…

python实现gabor滤波器提取纹理特征提取指静脉纹理特征指静脉切割代码

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…

灰度共生矩阵GLCM分析

纹理分析是对图像灰度(浓淡)空间分布模式的提取和分析.纹理分析在遥感图像.X射线照片.细胞图像判读和处理方面有广泛的应用.关于纹理,还没有一个统一的数学模型.它起源于表征纺织品表面性质的纹理概念,可以用来描述任何物质组成成分的排列情况,例如医学上X 射线照片中的肺纹理.血管纹理.航天(或航空)地形照片中的岩性纹理等.图像处理中的视觉纹理通常理解为某种基本模式(色调基元)的重复排列.因此描述一种纹理包括确定组成纹理的色调基元和确定色调基元间的相互关系.纹理是一种区域特性,因此与区域的大小和形状有关…

灰度共生矩阵（GLCM）及matlab代码实现

原地址:http://blog.csdn.net/bookwormno1/article/details/7962466 这几天学习灰度共生矩阵,现记录如下: 讲灰度共生矩阵比较好的一份百度文库文档:http://wenku.baidu.com/view/84a1c051f01dc281e53af07c.html 以下内容转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a18533301010pl6.html 共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义,它不仅反映亮度…

灰度共生矩阵（Gray-level Co-occurrence Matrix，GLCM），矩阵的特征量

又叫做灰度共现矩阵 Prerequisites 概念计算方式对于精度要求高且纹理细密的纹理分布,我们取像素间距为d=1d=1,以下是方向的说明: 我们来看,matlab内置工具箱中的灰度共生矩阵的生成函数graycomatrix(gray-level co-occurrence matrix)对方向的说明: 如上图所示,方向是在每一个像素点(pixel of interest)的邻域(当然,边界点除外)中获得的,只不过这里的坐标系变为了: δ=(0,±1)δ=(0,±1)为水平方向扫描,也即…

Kaggle "Microsoft Malware Classification Challenge"——就是沙箱恶意文件识别，有 Opcode n-gram特征 ASM文件图像纹理特征还有基于图聚类方法

使用图聚类方法:Malware Classification using Graph Clustering 见 https://github.com/rahulp0491/Malware-Classifier 代码参考:https://github.com/bindog/ToyMalwareClassification,https://github.com/xiaozhouwang/kaggle_Microsoft_Malware #微软恶意代码分类比赛说明和数据下载 https://www.…

纹理特征描述之灰度差分统计特征（平均值对比度熵）计算和比较两幅纹理图像的灰度差分统计特征 matlab代码实现

灰度差分统计特征有: 平均值: 对比度: 熵: i表示某一灰度值,p(i)表示图像取这一灰度值的概率 close all;clear all;clc; % 纹理图像的灰度差分统计特征 J = imread('qiang1.jpg'); A = double(J); [m,n] = size(A); B = A; C = zeros(m,n); for i=1:m-1 for j=1:n-1 B(i,j) = A(i+1,j+1); C(i,j) = abs(round(A(i,j)-B(i…

图像特征与描述子（直方图，聚类，边缘检测，兴趣点/关键点， Harris角点，斑点（Blob), SIFI, 纹理特征）

1.直方图用于计算图片特征,表达, 使得数据具有总结性, 颜色直方图对数据空间进行量化,好比10个bin 2. 聚类类内对象的相关性高类间对象的相关性差常用算法:kmeans, EM算法, meanshift, 谱聚类(密度聚类), 层次聚类 kmeans聚类选取k个类中心,随机选取计算每个点跟k个类中心的位置把数据点分配给距离最近的一个类中心计算新的类中心-对该类中的所有点取均值类中心数K的选取 K类平均质心的距离加权平均值, 当k=5时的斜率发生变化,我们可以选取5作为分类…

图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征（转载）

(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CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM…

图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征

(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CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM…

[CV笔记]图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征

(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CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思…

LBP纹理特征[转自]

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…

【特征检測】BRIEF特征点描写叙述算法

简单介绍 BRIEF是2010年的一篇名为<BRIEF:Binary Robust Independent Elementary Features>的文章中提出,BRIEF是对已检測到的特征点进行描写叙述,它是一种二进制编码的描写叙述子,摈弃了利用区域灰度直方图描写叙述特征点的传统方法,大大的加快了特征描写叙述符建立的速度,同一时候也极大的减少了特征匹配的时间,是一种非常高速,非常有潜力的算法. BRIEF详细算法因为BRIEF不过特征描写叙述子.所以事先要得到特征点的位置,能够利用FAST…

AI学习---特征工程【特征抽取、特征预处理、特征降维】

学习框架特征工程(Feature Engineering) 数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已什么是特征工程: 帮助我们使得算法性能更好发挥性能而已 sklearn主要用于特征工程pandas主要用于数据清洗.数据处理特征工程包含如下3个内容: 1.特征抽取/特征提取 |__>字典特征抽取,应用DiceVectorizer实现对类别特征进行数值化.离散化 |__>文本特征抽取,应用CounterVertorize/TfIdfVectorize实现对文本特征数…

转载一份kaggle的特征工程：经纬度、特征构造、转化率

转载:https://www.toutiao.com/i6642477603657613831/ 1 如果训练/测试都来自同一时间线,那么就可以非常巧妙地使用特性.虽然这只是一个kaggle的案例,但可以利用这个优势.例如:在出租车出行持续时间挑战赛中,从训练数据中随机抽取测试数据.在这种情况下,可以使用不同类别变量的平均目标变量作为特征(特征转化率).在这种情况下, Beluga 实际上使用了不同工作日的平均目标变量.然后,将相同的平均值映射为一个变量,并将其映射到测试数据中. 2 loglo…

机器学习入门-数值特征-进行多项式变化(将特征投影到高维度上) 1.PolynomialFeatures(将数据变化为多项式特征)

函数说明: 1. PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=False, include_bias=False) 参数说明:degree=2,表示多项式的变化维度为2,即^2, interaction_only表示是否只使用a*b, include_bias是否添加一列全部等于1的偏置项对数据进行多项式变化,将两个特征a, b如果是进行^2多项式变化操作,那么就相当于多出来了3个特征即a^2, a*b, b^2 一般我们在使用支持向量机的时候,…

特征工程学习01-sklearn单机特征工程

特征工程学习01-sklearn单机特征工程小书匠 kindle 0.数据的导入 from sklearn.datasets import load_iris #导入IRIS数据集 iris=load_iris() #特征矩阵 print(iris.data[:5],len(iris.data)) #目标向量 print(iris.target[:5],len(iris.target)) [[ 5.1 3.5 1.4 0.2] [ 4.9 3. 1.4 0.2] [ 4.7…

LBP纹理特征

LBP-Local Binary Pattern,局部二值模式. 灰度不变性改进:圆形LBP.旋转不变性 MB-LBP特征,多尺度Multiscale Block LBP: [转载自] 目标检测的图像特征提取之(二)LBP特征 - 莫小 - 博客园 https://www.cnblogs.com/nsnow/p/4461998.html LBP原理介绍以及算法实现 - holly的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/heli200482128/article/d…

opencv 图像仿射变换计算仿射变换后对应特征点的新坐标图像旋转、缩放、平移

常常需要最图像进行仿射变换,仿射变换后,我们可能需要将原来图像中的特征点坐标进行重新计算,获得原来图像中例如眼睛瞳孔坐标的新的位置,用于在新得到图像中继续利用瞳孔位置坐标. 仿射变换在:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7616044 这位大牛的博客中已经介绍的非常清楚. 关于仿射变换的详细介绍,请见上面链接的博客. 我这里主要介绍如何在已经知道原图像中若干特征点的坐标之后,计算这些特征点进行放射变换之后的坐标,然后做一些补充. *…

纹理特征描述之自相关函数法纹理粗糙性与自相关函数的扩展成正比 matlab代码实现

图像中通常采用自相关函数作为纹理测度自相关函数的定义为: 调用自定义函数 zxcor()对砖墙面和大理石面纹理进行分析: 自定义函数 zxcor(): function [epsilon,eta,C] = zxcor( f,D,m,n ) % 自相关函数zxcor(),f为读入的图像数据,D为偏移距离,[m,n]是图像的尺寸数据,返回图像相关函数C的值 % epsilon和eta是自相关函数C的偏移变量 for epsilon=1:D for eta=1:D temp = 0; fp =…

OpenCV特征点检测------Surf（特征点篇）

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理 1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,就是因为这些不同才加快了其检测的速度.Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方便运算…

OpenCV特征点检测——Surf（特征点篇）&flann

学习OpenCV--Surf(特征点篇)&flann 分类: OpenCV特征篇计算机视觉 2012-04-20 21:55 19887人阅读评论(20)收藏举报检测特征 Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理 1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同…

对于目标识别的一些idea-传递特征的position而不是特征或特征图

我们在目标识别中通常是识别到目标的,通过proposals回归的方式,但是如果我们可以在训练过程中识别到特征以后,将特征的位置信息传到下一层网络这样是否会训练收敛更快, 精度更高. 可能这也是以后机器学习或深度学习发展的方向,就是改变传送到下一层的信息,或者指定学习发展,损失优化规则等等…

特征变化--->特征向量中部分特征到类别索引的转换（VectorIndexer）

VectorIndexer: 倘若所有特征都已经被组织在一个向量中,又想对其中某些单个分量进行处理时,Spark ML提供了VectorIndexer类来解决向量数据集中的类别性特征转换. 通过为其提供maxCategories超参数,它可以自动识别哪些特征是类别型的,并且将原始值转换为类别索引.它基于不同特征值的数量来识别哪些特征需要被类别化,那些取值可能性最多不超过maxCategories的特征需要会被认为是类别型的. package Spark_MLlib import org.apac…