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特征提取——纹理特征

特征提取——纹理特征 LBP图像特征 图像处理之特征提取(二)之LBP特征简单梳理 https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details/72859957...http://blog.csdn.net/hqh45/article/details/24501097 LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子...Harwood 在1994年提出,用于纹理特征提取。...而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征; lbp理论: 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为...特点: 1、Gabor小波对于图像的边缘敏感 2、对光照不敏感 3、对图像旋转有一定适应性 灰度共生矩阵opencv代码: // 0°灰度共生矩阵 void getGLCM0(Mat& src, Mat

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图像纹理特征总体简述

图像纹理特征总体简述 纹理是一种反映图像中同质现象的视觉特征,它体现了物体表面的具有缓慢变化或者周期性变化的表面结构组织排列属性。...另外,局部纹理信息不同程度上的重复性,就是全局纹理信息。 纹理特征体现全局特征的性质的同时,它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。...由于这些不是物体本身的特性,因而将纹理信息应用于检索时,有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”。 参考地址: 《图像特征提取(纹理特征)》 《纹理特征简介》 一....纹理特征分类 1. 基本说明 纹理特征分类图如下所示: ? 纹理特征的提取,一般都是通过设定一定大小的窗口,然后从中取得纹理特征。...优点: 对纹理进行多分辨表示,能在更精细的尺度上分析纹理; 小波符合人类视觉特征,由此提取的特征也是有利于纹理图像分割; 能够空间/频域结合分析纹理特征

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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

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。...现在进入主题,我们提取纹理特征。   提取纹理特征,还有增强纹理特征,很多时候我们都是要先提取ROI感兴趣区域来进行操作的。很多图片上的其他空间其实对我们没有什么太大的作用,还影响程序的运行速度。...np.maximum(accum, fimg, accum) #参数1与参数2逐位比较 取大者存入参数3 这里就是将纹理特征显化更加明显...看起来还不错吧,预处理之后就可以 进行纹理特征提取放入文件进行模式匹配啊 进行指静脉识别啊。有兴趣的就期待在下之后的博客。...http://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8989836.html 提取纹理特征 http://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8672489.html 指静脉细化算法

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图像特征提取(颜色,纹理,形状)

为加快查找速度,还可以构造二分查找树进行特征检索。 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。 (1)LBP特征 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。...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。...Opencv中以下代码实现: cvCanny( dst,src, 50, 120, 3 ); ? ?

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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

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。...现在进入主题,我们提取纹理特征。   提取纹理特征,还有增强纹理特征,很多时候我们都是要先提取ROI感兴趣区域来进行操作的。很多图片上的其他空间其实对我们没有什么太大的作用,还影响程序的运行速度。...np.maximum(accum, fimg, accum) #参数1与参数2逐位比较 取大者存入参数3 这里就是将纹理特征显化更加明显...看起来还不错吧,预处理之后就可以 进行纹理特征提取放入文件进行模式匹配啊 进行指静脉识别啊。有兴趣的就期待在下之后的博客。...http://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8989836.html 提取纹理特征 http://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8672489.html 指静脉细化算法

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OpenCV - 图像保留纹理去噪 fastNlMeansDenoising

图像去噪是图像处理中的重要需求,本文介绍 OpenCV 库中集成的去噪函数 fastNlMeansDenoising。...简介 去噪是十分重要的预处理步骤之一,但是在去噪的同时保留正常的图像纹理则需要更精细的去噪算法 之前介绍过的 Photoshop 中的表面模糊 算法可以算是去噪中比较有效的方法之一,但是没有快速算法 OpenCV...集成了 Non-Local Means Denoising 算法的同时对其进行了加速 可以有效处理高斯白噪声 官方文档:https://docs.opencv.org/2.4.13.7/modules...image.png 有了 d^2​,定义 w(p, q)​计算方法: image.png 其中 σ​ 表示噪声标准差,h​ 表示过滤参数,越大表示去噪能力越强,同时图像的细节丢失的也会越多 OpenCV...zywvvd/Python_Practise 原始论文 file:///C:/Users/issuser/Downloads/NonLocalDenoising.pdf 参考资料 https://docs.opencv.org

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如何在深度学习结构中使用纹理特征

在基于纹理的分类任务重,纹理分析对于深度学习的重要性 由于纹理基于局部模式,而传统的深度学习方法强调复杂的特征,对纹理分类没有帮助,因此,传统的CNN架构不能很好地执行基于纹理特征的分类任务。...图1,局部特征提取 我们可以在图1中看到,织物显微图像中提取的局部特征如何显示几乎相似的特征,这些提取的局部特征足以呈现织物的纹理类型。...从给定的织物纹理中,假设使用纹理分析技术提取给定图像的局部特征(LF)。相同的局部模式在整个图像中重复。在这张织物图像中,三个提取的局部特征特征几乎是相同的。...与全局特征相比,提取这些局部特征将更有帮助,因为局部特征在定义给定织物中存在的纹理类型时更有希望,从而更好地区分“纹理类型”类。 在纹理分析中,我们重点研究了纹理的识别和提取方法。...每种纹理提取技术能够提取的纹理特征类型不同,因此没有一种“通用的”纹理提取方法。 由于纹理是图像的局部属性,因此这些技术的工作原理是突出给定图像的局部特征

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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...算法简介 LBP方法(Local binary patterns, 局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子;它的作用是进行特征提取,提取图像的局部纹理特征。...(4) 纹理特征值的计算与纹理特征影像生成 下面分部且适当的使用一些例子说明计算过程: A....GitHub:https://github.com/upcAutoLang/GLCM-OpenCV

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OpenCV特征及角点检测

如果有人要求你指出一项可以在多张图像中进行比较的良好特征,就可以指出其中一项,这就是为什么即使是小孩也可以玩这些游戏的原因。我们在图像中搜索这些特征,找到它们,在其他图像中寻找相同的特征并将它们对齐。...因此,找到这些图像特征称为特征检测。 在图像中找到了特征之后,应该能够在其他图像中找到相同的图像。这是如何做到的呢?...同样,计算机还应该描述特征周围的区域,以便可以在其他图像中找到它。所谓的描述称为特征描述。获得特征及其描述后,可以在所有图像中找到相同的特征并将它们对齐,缝合在一起或进行所需的操作。...因此,可以在OpenCV中寻找不同的算法来查找特征,对其进行描述,进行匹配等操作。...OpenCV中的哈里斯角检测 在OpenCV中有实现哈里斯角点检测,cv2.cornerHarris()。

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python+OpenCV 特征点检测

化简为求解矩阵,最后根据矩阵的特征值判断是否为角点 ? ? 实现效果: ?...__version__ a = np.arange(10) print(a) 2.sift特征 在Harris角点中对于下图所示的特征,小窗口中可能认为是角点,当窗口尺寸变化,则可能检测不到角点。...Keypoint Matching sift特征点检测效果: ?...Surf在速度上比sift要快许多,这主要得益于它的积分图技术,已经Hessian矩阵的利用减少了降采样过程,另外它得到的特征向量维数也比较少,有利于更快的进行特征点匹配。...#cv2.waitKey(0) #cv2.destroyAllWindows() 4.ORB特征 一种新的具有局部不变性的特征 —— ORB特征,从它的名字中可以看出它是对FAST特征点与BREIF特征描述子的一种结合与改进

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