histogram of oriented gradient(方向梯度直方图)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的思路为主. 不变性:具有光照不变性,不具有尺寸

原文链接:http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/06/14/2080917.html   主要步骤 1).尺度空间的生成: 2).检测尺度空间极值点: 3).精确定位极值点: 4).为每个关键点指定方向参数: 5).关键点描述子的生成. L(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff     D(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff 关于尺度空间的理解说明:图中的2是必须的,尺度空间是连续的.在 

目录: 前言 1.高斯尺度空间GSS 2.高斯差分DOG 用DoG检测特征点 GSS尺度选择 3.图像金字塔建立 用前一个octave中的倒数第三幅图像生成下一octave中的第一幅图像 每层octave为什么生成s+3幅图像 4.高斯核性质在SIFT中的应用 5.除去不好的特征点 6.给特征点赋值一个128维方向参数 7.根据SIFT进行Match 8.补充 前言 SIFT算子是一种检测局部特征的算法,通过求一幅图中的特征点及其有关尺寸scale和方向orientation的描述子得到特征,进

模式识别中进行匹配识别或者分类器分类识别时,判断的依据就是图像特征.用提取的特征表示整幅图像内容,根据特征匹配或者分类图像目标. 常见的特征提取算法主要分为以下3类: 基于颜色特征:如颜色直方图.颜色集.颜色矩.颜色聚合向量等: 基于纹理特征:如Tamura纹理特征.自回归纹理模型.Gabor变换.小波变换.MPEG7边缘直方图等: 基于形状特征:如傅立叶形状描述符.不变矩.小波轮廓描述符等: LBP特征提取算法 LBP(Local Binary Patterns,局部二值模式)是提取局部特征作

[特征检测]BRISK特征提取算法原创hujingshuang 发布于2015-07-24 22:59:21 阅读数 17840 收藏展开简介        BRISK算法是2011年ICCV上<BRISK:Binary Robust Invariant Scalable Keypoints>文章中,提出来的一种特征提取算法,也是一种二进制的特征描述算子. 它具有较好的旋转不变性.尺度不变性,较好的鲁棒性等.在图像配准应用中,速度比较:SIFT<SURF<BRISK<FREA

摘自本人毕业论文<肺结节CT影像特征提取算法研究> 医学图像特征提取可以认为是基于图像内容提取必要特征,医学图像中需要什么特征基于研究需要,提取合适的特征.相对来说,医学图像特征提取要求更加高,因为对医生的辅助诊断起着至关重要的作用,所以需要严谨可靠的特征.肺结节CT影像特征提取也是属于医学图像特征提取领域的一个部分,有着医学图像特征提取的基本要求.既有其他医学图像特征提取的方法,也有针对肺结节的特定特征提取方法.本小节主要对一些常用的肺结节CT影像医学图像特征提取方法进行介绍,主要可以分为灰

Breaseman算法绘制直线算法公式推导|步骤|程序 BreaseMan算法优点: (1)不必计算直线的斜率,因此不用做除法: (2)不用浮点数,只用整数: (3)制作整数的加减乘除,和乘2操作,乘2操作可以直接用移位运算来处理: (4)BresenMan算法的运算速度非常快. 明白了数学原理,我们很快能确定算法步骤: 1. 输入线段的起点和终点. 2. 判断线段的斜率是否存在(即起点和终点的x坐标是否相同),若相同,即斜率不存在, 只需计算y方向的单位步进(△Y+1次),x方向的坐标保持不变

Hog特征+SVM常用来做行人检测. opencv中也有Hog特征提取的原码,但是由于原码不是用python写的,而skimage用python实现了,所以就解读的skimage的代码. 先看用skimage库进行HOG特征提取的代码: from skimage.feature import hog from skimage import io im = io.imread('./timg.jpg',as_grey=True) normalised_blocks, hog_image = hog

背景引言 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)是用于在计算机视觉和图像处理领域,目标检测的特征描述子.该项技术是用来计算图像局部出现的方向梯度次数或信息进行计数.此种方法跟边缘方向直方图.尺度不变特征变换以及形状上下文方法有很多相似.但与它们的不同点是:HOG的计算基于一致空间的密度矩阵来提高准确率.即:在一个网格密集的大小统一的细胞单元上计算,而且为了提高性能,还采用了重叠的局部对比度归一化技术.HoG特征与SVM分类器结合,已经被广泛应用于图

上一节我们已经介绍了SIFT算法,SIFT算法对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性,对视角变换.仿射变化.噪声也保持一定程度的稳定性,是一种非常优秀的局部特征描述算法.但是其实时性相对不高. SURF(Speeded Up Robust Features)算法改进了特征了提取和描述方式,用一种更为高效的方式完成特征点的提取和描述. 一 使用快速Hessian算法和SURF来提取和检测特征 我们先用OpenCV库函数演示一下快速Hessian算法和SURF来提取的效果,然后再来讲述一下SURF算

本科毕设做的是医学CT图像特征提取方法研究,主要是肺部CT图像的特征提取.由于医学图像基本为灰度图像,因此我将特征主要分为三类:纹理特征,形态特征以及代数特征,每种特征都有对应的算法进行特征提取. 如上图所示,三类特征都有对应方法进行特征提取,在毕设中,利用matlab编程实现了三类算法,并且利用matlab的GUI做出了一个简单的界面系统,用于特征提取.

1. SIFT算法中一些符号的说明 $I(x,y)$表示原图像. $G(x,y,\sigma)$表示高斯滤波器,其中$G(x,y,\sigma) = \frac{1}{2\pi\sigma^2}exp(-(x^2+y^2)/2\sigma^2)$. $L(x,y,\sigma)$表示由一个高斯滤波器与原图像卷积而生成的图像,即$L(x,y,\sigma) = G(x,y,\sigma)\otimes I(x,y)$.一系列的$\sigma_i$,则可以生成一系列的$L(x,y,\sigma_i)

一.基本概念: 作用:特征点提取在"目标识别.图像拼接.运动跟踪.图像检索.自动定位"等研究中起着重要作用: 主要算法: •FAST ,Machine Learning forHigh-speed Corner Detection, 2006 •SIFT,DistinctiveImageFeatures from Scale-Invariant Keypoints,2004,invariant to image translation, scaling, and rotation, p

使用决策树算法手动计算GOLF数据集 步骤: 1.通过信息增益率筛选分支. (1)共有4个自变量,分别计算每一个自变量的信息增益率. 首先计算outlook的信息增益.outlook的信息增益Gain(outlook)= 其中,v是可能取值的集合(本例中,outlook可以取3个值),D表示整个数据集,Dv是outlook取值为v的样本集合,而|*|表示数据集的大小(其中的样本数量). 其中Entropy(PlayGolf? in D)为最终因变量PlayGolf的信息熵值.计算过程为: Pla

1.角点 1.1 特征点与角点 特征点是计算机视觉算法的基础,使用特征点来代表图像的内容. 角点是一类重要的点特征,图像分析的角度来定义: 角点可以是两个边缘的角点: 角点是邻域内具有两个主方向的特征点: 有以下特点: 局部窗口沿各方向移动,均产生明显变化: 图像局部曲率突变: 不同类型的角点: 1.2 典型的角点检测算法 一种需要对图像边缘进行编码,这在很大程度上依赖于图像的分割与边缘提取,具有相当大的难度和计算量,且一旦待检测目标局部发生变化,很可能导致操作的失败. 另一种基于图像灰度的方法

目录 1.介绍 2.LoG原理 3.数学原理 4.模板性质 1.介绍 LoG(DoG是一阶边缘提取)是二阶拉普拉斯-高斯边缘提取算法,先高斯滤波然后拉普拉斯边缘提取. Laplace算子对通过图像进行操作实现边缘检测的时,对离散点和噪声比较敏感.于是,首先对图像进行高斯卷积滤波进行降噪处理,再采用Laplace算子进行边缘检测,就可以提高算子对噪声抗干扰能力, 这一个过程中高斯-拉普拉斯(Laplacian of Gaussian(LOG))边缘检测算子就诞生了. 2.LoG原理 底层是二阶微分

转载地址:https://blog.csdn.net/vonzhoufz/article/details/46461849 主要的特征检测方法有以下几种,在一般的图像处理库中(如opencv, VLFeat, Boofcv等)都会实现. FAST ,Machine Learning for High-speed Corner Detection, 2006 SIFT,Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints,2004, i

(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

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測的特征描写叙述子.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,尤其在行人检測中获得了极大的成功.须要提醒的是,HOG+SVM进行行人检測的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而现在尽管有非常多行人检測算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (

(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