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图像特征提取(颜色,纹理,形状)

2.纹理特征提取 一幅图像的纹理是在图像计算中经过量化的图像特征。图像纹理描述图像或其中小块区域的空间颜色分布和光强分布。纹理特征的提取分为基于结构的方法和基于统计数据的方法。...一个基于结构的纹理特征提取方法是将所要检测的纹理进行建模,在图像中搜索重复的模式。该方法对人工合成的纹理识别效果较好。但对于交通图像中的纹理识别,基于统计数据的方法效果更好。...Harwood 提出[43][44],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。...(2)灰度共生矩阵 灰度共生矩阵是另一种纹理特征提取方法,首先对于一幅图像定义一个方向(orientation)和一个以pixel为单位的步长(step),灰度共生矩阵T(N×N),则定义M(i,...如图 3‑5所示,(a)为原图的灰度图,(b)为高斯滤波平滑图,(c)和(d)分别是手动设置的高低门限值如图所示的canny边缘检测结果。

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    纹理特征提取方法:LBP, 灰度共生矩阵

    纹理特征提取方法:LBP, 灰度共生矩阵 在前面的博文《图像纹理特征总体简述》中,笔者总结了图像纹理特征及其分类。在这里笔者对其中两种算法介绍并总结。...参考网址: 《纹理特征提取》 《【纹理特征】LBP 》 《灰度共生矩阵(GLCM)理解》 《灰度共生矩阵的理解》 《图像的纹理特征之灰度共生矩阵 》 参考论文: 《基于灰度共生矩阵提取纹理特征图像的研究...》——冯建辉 《灰度共生矩阵纹理特征提取的Matlab实现》——焦蓬蓬 一....对比度 [图片] 对比度是灰度共生矩阵主对角线附近的惯性矩,它体现矩阵的值如何分布,反映了图像的清晰度和纹理沟纹的深浅。 c....求出该灰度共生矩阵各个方向的特征值后,再对这些特征值进行均值和方差的计算,这样处理就消除了方向分量对纹理特征的影响。 C.

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    基于灰度共生矩阵的纹理特征提取_灰度共生矩阵计算图解

    ,提出的具有广泛性的纹理分析方法。...对于纹理变化缓慢的图像,其灰度共生矩阵对角线上的数值较大;而对于纹理变化较快的图像,其灰度共生矩阵对角线上的数值较小,对角线两侧的值较大。...由于灰度共生矩阵的数据量较大,一般不直接作为区分纹理的特征,而是基于它构建的一些统计量作为纹理分类特征。...它是定义一组纹理特征的基础。 由于纹理是由灰度在空间位置上反复出现而形成的,因而在图像空间中像个某距离的两像素之间会存在一定的灰度关系,即图像中灰度的空间相关特性。...(a,b)取值要根据纹理周期分布的特性来选择,对于较细的纹理,选取(1,0)、(1,1)、(2,0)等小的差分值。

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    C++ OpenCV特征提取之扩展LBP特征提取

    前言 前面我们学习了《C++ OpenCV特征提取之基本的LBP特征提取》,用的是基本的LBP特征的提取,这次我们接着上次的代码,来看看扩展的ELBP的特征提取。...圆形LBP算子 基本的LBP算子的最大缺陷在于它只覆盖了一个固定半径范围内的小区域,这显然不能满足不同尺寸和频率纹理的需要。...如此多的二值模式无论对于纹理的提取还是对于纹理的识别、分类及信息的存取都是不利的。同时,过多的模式种类对于纹理的表达是不利的。...例如,将LBP算子用于纹理分类或人脸识别时,常采用LBP模式的统计直方图来表达图像的信息,而较多的模式种类将使得数据量过大,且直方图过于稀疏。...上图为值为17时 可以看到,扩展的LBP算法比基本的LBP特征提取的更为明显一些。关键代码里面的写法不太好理解,我里面也有一知半解的东西,也是先做了后再研究吧。

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    DAY15:阅读CUDA C runtime之纹理内存

    我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第15天,我们用几天时间来学习CUDA 的编程接口,其中最重要的部分就是CUDA C runtime.希望在接下来的...每次纹理拾取, 需要对纹理对象API提供一个纹理对象, 或者对纹理引用API提供一个纹理引用,纹理引用是老API,纹理对象是新API。OpenCL中相对CUDA的, 只有纹理对象。...纹理引用有很多缺点, 例如只能全局变量, 不能作为参数之类的。 后来CUDA从某个版本起, 加入了纹理对象这一套,但以前的老代码还是兼容的, 老纹理引用的也能用。用不用都可以。反正手册上两个都有。...(以及, 很久很久之前大家用纹理是因为纹理还自带一个纹理缓存,而1.X的硬件无缓存, 例如内部的L1之类的, 但是却有纹理缓存,性能更好),但是现在已经无所谓了,特别是较新的卡(Maxwell+),纹理缓存已经和普通的访存用的缓存合并了...因此现在你无论是直接读取, 还是用纹理读取, 都能享受到。但纹理的其他特性, 例如CUDA Array的元素安排方式所带来的加速,纹理自动边界处理, 自动坐标映射, 自动值映射,这些就享受不到了。

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    C++】C 语言C++ 语言的关系 ( C 语言发展 | C 语言缺陷 | C 语言 + 面向对象 + 高级语言特性 | C++ 语言增加内容 | C 语言C++ 语言应用场景 )

    一、C 语言发展 C 语言 被开发之前 并 没有经过 缜密 的 设计 , 而是在 使用过程中 逐渐完善的 ; C 语言发展经过如下阶段 : 初始阶段 : 1972年至1978年 , C语言 初步形成 ,...C99 , C11 , C17 等标准 , 以满足新的编程需求 ; 二、C 语言缺陷 C 语言有如下缺陷 : C 语言 没有经历过 缜密的 设计过程 , 都是根据需求逐渐完善的 , 出现了很多缺陷和漏洞...2、C 语言C++ 语言关系 C 语言C++ 语言 并 不是 竞争关系 ; C++ 语言 是 以 C 语言为基础 的 加强版本编程语言 , 可以看作是更好的 C 语言 , 在 C++ 语言...中 , 可以使用 C 语言语法 , 对 C 语言完全兼容 ; C++ 语言 包含 C 语言 , 在 C++ 代码中可以使用 C 语言的语法 , 但是在 C 语言中不能使用 C++ 的语法 ; 3、C++...语言应用场景 C 语言C++ 语言的应用场景 : C语言 应用场景 : 系统软件、操作系统、编译器等 底层系统级应用 ; C++ 语言 应用场景 : 大型应用程序、游戏 等更 高级的应用 ; 在不同的

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