1.训练集测试集划分(同上一篇) 2.代码部分 %% 利用HOG + LBP分类 %% 1 数据集,包括训练的和测试的 currentPath = pwd; % 获得当前的工作目录 imdsTrain = imageDatastore(fullfile(pwd ...
最近在学习iDT方面的论文,里面提到了HOG HOF MBH特征算子。慢慢学习,记录下来,以便日后查看 首先,今天学习的是HOG LBP特征 .HOG 方向梯度直方图 广泛用于计算机视觉领域和图像处理中的特征提取,它具有良好的不变性。 主要思想: 一副图片的边缘或轮廓,具有较大的梯度变化,因此,计算像素的梯度来描述边缘或轮廓信息也就顺其自然 具体实现方法: 针对一副图片,多个像素 比如 组成一个单 ...
2018-08-08 16:00 0 1627 推荐指数:
1.训练集测试集划分(同上一篇) 2.代码部分 %% 利用HOG + LBP分类 %% 1 数据集,包括训练的和测试的 currentPath = pwd; % 获得当前的工作目录 imdsTrain = imageDatastore(fullfile(pwd ...
1、图像特征 特征是某一类对象区别于其他类对象的相应(本质)特点或特性, 或是这些特点和特性的集合。特征是通过测量或处理能够抽取的数据。对于图像而言, 每一幅图像都具有能够区别于其他类图像的自身特征,有些是可以直观地感受到的自然特征,如亮度、边缘、纹理和色彩等;有些则是需要通过变换 ...
1、LBP特征背景介绍 LBP指局部二值模式,英文全称:Local Binary Pattern,是一种用来描述图像局部特征的算子,LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。它是由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood [1][2]在1994年 ...
图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征 【转载】 转自 https://www.cnblogs.com/zhehan54/p/6723956.html 版权归原作者所有 (一)HOG特征 1、HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram ...
图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征 (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 ...
(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 ...
LBP的全称是Local Binary Pattern即局部二值模式,是局部信息提取中的一种方法,它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。在人脸识别领域有很多案例,此外,局部特征的算法还有 SIFT HOG等等。 LBP就是一种局部信息,它反应的内容是每个像素与周围像素的关系。举最基本的LBP ...
最近在做的项目有用到HOG+SVM这一方面的知识,参考相关论文和网上一些博文在此对HOG特征进行下总结。 参考资料: HOG的经典论文:Dalal N, Triggs B. Histograms of oriented gradients for human detection[C ...