没日没夜的改论文生活终于要告一段落了,比起改论文,学OpenCV就是一件幸福的事情。OpenCV的发展越来越完善了,已经可以直接使用BOW函数来进行对象分类了。 简单的通过特征点分类的方法 ...
from: http: www.xuebuyuan.com .html 简单的通过特征点分类的方法: 一 train .提取 sample的feature,每幅图提取出的sift特征个数不定 假设每个feature有 维 .利用聚类方法 e.g K means 将不定数量的feature聚类为固定数量的 比如 个 words即BOW bag of word 本篇文章主要完成以上的工作 .norma ...
2016-06-14 09:55 0 1926 推荐指数:
没日没夜的改论文生活终于要告一段落了,比起改论文,学OpenCV就是一件幸福的事情。OpenCV的发展越来越完善了,已经可以直接使用BOW函数来进行对象分类了。 简单的通过特征点分类的方法 ...
Haar特征介绍(Haar Like Features) 高类间变异性 低类内变异性 局部强度差 不同尺度 计算效率高 这些所谓的特征不就是一堆堆带条纹的矩形么,到底是干什么用的?我这样给出解释,将上面的任意一个矩形放到人脸区域上,然后,将白色区域的像素 ...
...
1、什么是ORB特征提取 看这篇文章 http://www.cnblogs.com/ronny/p/4083537.html” 2、Opencv ORB的参数含义 #nfeatures - 最多提取的特征点的数量; #scaleFactor - 金字塔图像之间的尺度参数,类似于 ...
机器学习算法往往无法直接处理文本数据,需要把文本数据转换为数值型数据,One-Hot表示把文本转换为数值的一种方法。 一,One-Hot表示 One-Hot表示是把语料库中的所有文本进行分词,把所有单词(词汇)收集起来,并对单词进行编号,构建一个词汇表(vocabulary),词汇表是一个字 ...
1.定义特征提取器和描述子提取器: 2.设置提取器的类型(ORB\SIFT\SURF) 3.提取关键点 4.计算描述子 5.匹配描述子 6.筛选匹配的特征点(去掉大于最小距离的二倍的匹配点) ...
opencv中sift特征提取的步骤 使用SiftFeatureDetector的detect方法检测特征存入一个向量里,并使用drawKeypoints在图中标识出来 SiftDescriptorExtractor 的compute方法提取特征描述符,特征描述符是一个矩阵 ...