https://github.com/ictlyh/ImageFeature 链接:http://pan.baidu.com/s/1mhUoPxI 密码:3cnn

opencv实现surf特征的提取.本来是一个非常easy的代码,结果我执行时却出现了各种错误,以下来谈谈我出现的错误及问题的解决过程. 首先,我把提取surf特征的过程整合成了一个函数,我单独建立一个project读取两张图片,然后调用这个surf提取的函数时时不管是debug还是release模式下都是没有问题的.当我把这个函数加入到我如今已有的project代码里面的时候出现了各种奇葩错误.以下是我surf特征提取的函数 void surfdetect(IplImage *image1,I

ColorDescriptor software v4.0 Created by Koen van de Sande, (c) University of Amsterdam Note: Any commercial use of this software requires a license. For additional information, contact Koen van de Sande) Introduction This document contains the usage

opencv提取截获图像(总结摘来) http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/7305865 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.  截取 Rect rect(10, 20, 100, 50); Mat image_roi = image(rect); 分割/聚合颜色平面 split( ); merge( ); 案例一.得到由矩形提取到的图像 第一步,把截取图像中需要的区域存入矩阵. CvMat* cvGetSubRect

 http://blog.csdn.net/tiemaxiaosu/article/details/51360499 OpenCV 轮廓基本特征 2016-05-10 10:26 556人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(35)  一.概述 我们通过cvFindContours( )函数获取得图像轮廓有何作用呢?一般来说,我们对轮廓常用的操作有识别和处理,另外相关的还有多种对轮廓的处理,如简化或拟合轮廓,匹配轮廓到模板,等等. 我们在轮廓处理中经常需要对轮廓变化一些特征进行概

通常我们可以使用16进制的格式表示RGB颜色,比如0x2f88c0.通过位操作运算,能很方便的将其中的R,G,B颜色各部分分别提取出来.反之,也可以将R,G,B颜色值组合成一个完整的颜色. 1,提取颜色的组成部分 1 2 3 4 var color:uint = 0x445577 var r:uint = color >> 16  //0x44 var g:uint = color >> 8 & 0xFF  //0x55 var b:uint = color & 0

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

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

VGG16提取图像特征 (torch7) VGG16 loadcaffe torch7 下载pretrained model,保存到当前目录下 th> caffemodel_url = 'http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/very_deep/caffe/VGG_ILSVRC_16_layers.caffemodel'  th> proto_url='https://gist.github.com/ksimonyan/211839e770f7b53

本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 0x00 - 前言 在[AR实验室]mulberryAR : ORBSLAM2+VVSION末尾提及了iPhone5s真机测试结果,其中ExtractORB函数,也就是提取图像的ORB特征这一块耗时很可观.所以这也是目前需要优化的重中之重.此处,我使用[AR实验室]mulberryAR :添加连续图像作为输入中添加的连续图像作为输入.这样的好处有两个,一个就是保证输入一致,那么单线程提取特征和并行提取特征两种方法优化对比就比较有可信

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

使用OpenCV可以提分别提取显示一张图片(或者视频)的R,G,B颜色分量.效果如下. 原图: R: G: B: 示例代码如下,貌似很久以前网上找的的,逻辑很清晰,就是把R,G,B三个分量分开,然后显示出来,就不注释了. #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <cxcore.h> void main(int argc,char **argv) { IplImage *img=cvLoadImage(&

1.FAST(featuresfrom accelerated segment test)算法 http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7411438 特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术.在物体检测,视觉跟踪,三维常年关键等领域都有很广泛的应用.很多传统的算法都很耗时,而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步,得不偿失.FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法,只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点,简

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

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int minh,maxh,mins,maxs,minv,maxv; void helptext() { cout << "B——黑色\n"; cout << "H——灰色\n"; cout << "W——白色\n&q

首先说一下这个级联分类器,OpenCV中级联分类器是根据VJ 04年的那篇论文(Robust Real-Time Face Detection)编写的,查看那篇论文,知道构建分类器的步骤如下: 1.根据haar-like特征训练多个弱分类器 2.使用adaboost算法将多个弱分类器组合成一个强分类器 3.最终的分类器是由多个强分类器级联而成 下面这幅图是弱分类器组合成强分类器的示意图(图片来源于网络): 下面这张是多个强分类器级联的示意图(图片来源于网络): 在了解了级联分类器是怎么一回事后,

1.首先就要下载模型结构 首先要做的就是下载训练好的模型结构和预训练好的模型,结构地址是:点击打开链接 模型结构如下: 文件test_vgg16.py可以用于提取特征.其中vgg16.npy是需要单独下载的文件. 2.使用预训练的模型提取特征 打开test_vgg16.py,做如下修改: import numpy as np import tensorflow as tf import vgg16 import utils img1 = utils.load_image("./test_data

基于颜色跟踪 inRange过滤 形态学操作提取 轮廓查找 外接矩形获取 位置标定

在最近刷今日头条以及其他媒体软件时,经常会发现一些AI换脸的视频,于是我想,可不可以自己实现一个可以进行人脸识别的软件程序.我的具体流程是先配合python网络爬虫先进行万张PubFig人脸公共图片的爬取,分析出图片具体特征,然后再配合机器学习的OpenCV视觉库进行软件的构建.有一篇Github的文章讲得很详细,大家可以参考:https://github.com/Hironsan/BossSensor. 前几篇博客先向大家讲解如何爬取PubFig人脸数据,然后本片的话先用一些动漫人脸图片,向大

作者:R语言和Python学堂链接:https://www.jianshu.com/p/e3c04d4fb5f3 这个函数就是本文要介绍的video2frames()函数,功能就是从视频中提取图片,名称“video2frames”是我自己取的,还比较形象.现将它分享给大家,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,完整代码附在文末. 1. 主要功能 这个函数有以下主要功能: 提取特定时间点图片,比如:提取视频第3秒, 第5秒,第9秒图片 设定提取的起始时刻,比如:从视频的第10秒开始提取 设定提取的终止时刻

LBP(Local Binary Pattern),即局部二进制模式,对一个像素点以半径r画一个圈,在圈上取K个点(一般为8),这K个点的值(像素值大于中心点为1,否则为0)组成K位二进制数.此即局部二进制模式,实际中使用的是LBP特征谱的直方统计图.在旧版的Opencv里,使用CvHaarClassifierCascade函数,只支持Harr特征.新版使用CascadeClassifier类,还可以支持LBP特征.Opencv的人脸识别使用的是Extended LBP(即circle_LBP)