area_center_gray ( Regions, Image : : : Area, Row, Column )    计算Image图像中Region区域的面积Area和重心(Row,Column). cooc_feature_image ( Regions, Image : : LdGray, Direction : Energy,Correlation, Homogeneity, Contrast )   计算共生矩阵和推导出灰度特征值 Direction:灰度共生矩阵计算的方向  

Features 1. line_orientation   功能:计算线的方位. 2. line_position   功能:计算一条线的重心.长度和方位. 3. partition_lines   功能:通过各种标准区分线. 4. select_lines 功能:通过各种标准选择线. 5. select_lines_longest   功能:选择最长输入线.

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> zw版-Halcon常用函数Top100中文速查手册 Halcon函数库非常庞大,v11版有1900多个算子(函数). 这个Top版,对最常用的函数,做了中文说明,目前约250条,以后会逐步优化.增减. 目标是,类似常用英文单词500一样,做成<Halcon常用函数300条>.<halcon常用函数500条>等版本,方便大 家学习. 考虑到通用性,函数采用的是Halcon手册格式,没有转成delphi版,请大家注意.

Halcon学习之一:查询图像参数 1.get_grayval ( Image : : Row, Column : Grayval ) 计算Image图像中坐标为(Row,Column)的点的灰度值Grayval. 2.get_image_pointer1 ( Image : : : Pointer, Type, Width, Height ) 计算Image图像的数据指针Pointer,图像类型Type,图像宽度Width和高度Height.Pointer指向了Image data的起点位置.

腐蚀.膨胀.开运算(先腐蚀后膨胀).闭运算(先膨胀后腐蚀) 以halcon自带案例ball.hdev为例(开运算),注意代码有所缩减.关于sort_region函数,参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_13849dbbc0102xhts.html dev_update_window ('off') //停止更新窗体 dev_close_window () //关闭窗体 dev_open_window (, , , , 'black', WindowID) //创建窗

图像采集和二值化等处理 * Image Acquisition : Code generated by Image Acquisition open_framegrabber (, , , , , , , , , -, AcqHandle) grab_image_start (AcqHandle, -) dev_close_window () dev_open_window (, , , , 'black', WindowHandle) * 不是以填充的形式显示,而是以轮廓的形式显示!* dev

Halcon,blob分析 应用场景,二值化后的灰度图像对比度清晰 基本处理流程 1 读取图片 read_image(变量名,'路径') //halcon字符串使用单引号'' 2 预处理 2.1 ROI( Region of internesting) 感兴趣的区域, 2.2 拉开对比度 2.3 几何变换 2.4 去噪 *使用灰度直方图,调整 插入代码 theashold(变量名,Regions,89,234) 上面几种方法混合使用,灵活变换具体看项目情况 3 分割 3.1 开运算 先腐蚀后膨胀

原图素材,1.jpg 过程图: 结果图: 代码及注意事项: read_image (Image, 'C:/Users/Jv/Desktop/1.jpg') rgb1_to_gray (Image, GrayImage) dev_display (GrayImage) //显示灰度图 //灰度直方图,进行二值化(必须在灰度化后) threshold (GrayImage, Regions, , ) dev_display (Regions) //显示二值图 //同颜色是一个区域,所以区域分割 co

很久没有更新相关内容了,很多朋友过来私信我,但由于时间问题,不能一一为大家解答,本人也不是无所不知的大神,还请各位谅解. 本文主要总结PCL中3D特征点的相关内容,该部分内容在PCL库中都是已经集成的在pcl_feature模块中,该模块包含用于点云数据进行3D特征估计的数据结构以及原理机制,3D特征点是3D点的三维空间中的位置的表示,该点周围信息一般具有一定的几何性质. 举个例子:广泛使用的几何点特征的示例是下图的表面在查询点p处的估计曲率和法线.被认为是局部特征,因为它们使用由其k个最近点邻

快速点特征直方图(FPFH)描述子 已知点云P中有n个点,那么它的点特征直方图(PFH)的理论计算复杂度是,其中k是点云P中每个点p计算特征向量时考虑的邻域数量.对于实时应用或接近实时应用中,密集点云的点特征直方图(PFH)的计算,是一个主要的性能瓶颈.此处为PFH计算方式的简化形式,称为快速点特征直方图FPFH(Fast Point Feature Histograms) 为了简化直方图的特征计算,我们执行以下过程: 第一步,对于每一个查询点 ,计算这个点和它的邻域点之间的一个元组 (参考上一

点特征直方图(PFH)描述子 正如点特征表示法所示,表面法线和曲率估计是某个点周围的几何特征基本表示法.虽然计算非常快速容易,但是无法获得太多信息,因为它们只使用很少的几个参数值来近似表示一个点的k邻域的几何特征.然而大部分场景中包含许多特征点,这些特征点有相同的或者非常相近的特征值,因此采用点特征表示法,其直接结果就减少了全局的特征信息.那么三维特征描述子中一位成员:点特征直方图(Point Feature Histograms),我们简称为PFH,从PCL实现的角度讨论其实施细节.PFH特征

该论文是一篇来自CMU 的CVPR2013文章,提出了一种基于稀疏编码的轮廓特征,简称HSC(Histogram of Sparse Code),并在目标检测中全面超越了HOG(Histogram of Gradient)本文介绍HSC的思路及其计算过程. 如图3所示,HSC方法种采用了疏编码原理来提取图像特征的方法,即根据学习得到的字典对图像块Patch进行重新编码. 算法主要包括了两部分,分别是字典学习和特征提取. 字典学习. 1. 类似于基于K-Means方法的字典学习,稀疏编码的字典学习

原文地址:http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/ By GH 发表于 12月 30 2014 目前三维配准中用的较多的是ICP迭代算法,需要提供一个较好的初值,同时由于算法本身缺陷,最终迭代结果可能会陷入局部最优.本文介绍的是另一种比较好的配准算法,NDT配准.这个配准算法耗时稳定,跟初值相关不大,初值误差大时,也能很好的纠正过来. 绪论: 采样: 3d点云数据在离相机近处点云密度大,远处密度小,所以在下采样时采用统一的采样方法还是会保留密度不

Xiang Bai--[CVPR2015]Symmetry-Based Text Line Detection in Natural Scenes 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 作者 白翔个人主页 论文下载 代码下载 方法概括 Step 1: 采用多尺度滑窗检测文本线的中心像素点,用对称特征和表观特征训练的随机森林得到候选的字符像素区域(两种特征是作者自己提的,文章亮点所在): Step 2: 利用字符像素的角

meanShift的概念最早是由Fukunage[1]在1975年提出的,其最初的含义正如其名:偏移的均值向量:但随着理论的发展,meanShift的含义已经发生了很多变化.如今,我们说的meanShift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的结束条件. 在很长一段时间内,meanShift算法都没有得到足够的重视,直到1995年另一篇重要论文的发表.Yizong Cheng在论文中[2]定义了一族核函数,使得随着样本与被偏移点的距

(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报  分类: OpenCV(60)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(

Josef和Andrew在2003年的ICCV上发表的论文[10]中,将文档检索的方法借鉴到了视频中的对象检测中.他们首先将图像的特征描述类比成单词,并建立了基于SIFT特征的vusual word dictionary,结合停止词.TF-IDF和余弦相似度等思想检索包含相同对象的图像帧,最后基于局部特征的匹配和空间一致性完成了对象的匹配.文档检索与计算机视觉之间渊源颇深,在CV领域常常会遇到要将图像的多个局部特征描述融合为一条特征向量的问题,比如常用的BoVW.VLAD和Fisher Vect

Atitti 图像处理 特征提取的科技树 attilax总结 理论 数学,信号处理,图像,计算机视觉 图像处理 滤波 图像处理 颜色转换 图像处理 压缩编码 图像处理 增强 图像处理 去模糊 图像处理 去燥 图像处理 抠图 图像处理 叠加混合 图像处理 滤镜 图像分析 质量评价 图像分析 图像检索 图像分析 金字塔分解 图像分析 边缘检测 canny 图像分析 边缘检测 sobel 图像分析 边缘检测 robert 机器视觉 特征提取 颜色特征 直方图 机器视觉 特征提取 颜色特征 色彩区块 机

Ranklib是一套优秀的Learning to Rank领域的开源实现,其中有实现了MART,RankNet,RankBoost,LambdaMart,Random Forest等模型.其中由微软发布的LambdaMART是IR业内常用的Learning to Rank模型,本文主要介绍Ranklib中的LambdaMART模型的具体实现,用以帮助理解paper中阐述的方法.本文是基于version2.3版本的Ranklib来介绍的. LambdaMart的基本原理详见之前的博客:http:/

sklearn集成方法 集成方法的目的是结合一些基于某些算法训练得到的基学习器来改进其泛化能力和鲁棒性(相对单个的基学习器而言)主流的两种做法分别是: bagging 基本思想 独立的训练一些基学习器(一般倾向于强大而复杂的模型比如完全生长的决策树),然后综合他们的预测结果,通常集成模型的效果会优于基学习器,因为模型的方差有所降低. 常见变体(按照样本采样方式的不同划分) Pasting:直接从样本集里随机抽取的到训练样本子集 Bagging:自助采样(有放回的抽样)得到训练子集 Random