from: http://www.xuebuyuan.com/582331.html 簡單的通過特征點分類的方法: 一、train 1.提取 ...
沒日沒夜的改論文生活終於要告一段落了,比起改論文,學OpenCV就是一件幸福的事情。OpenCV的發展越來越完善了,已經可以直接使用BOW函數來進行對象分類了。 簡單的通過特征點分類的方法: 一 train .提取 sample的feature,每幅圖提取出的sift特征個數不定 假設每個feature有 維 .利用聚類方法 e.g K means 將不定數量的feature聚類為固定數量的 比如 ...
2016-04-17 19:25 0 9308 推薦指數:
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Haar特征介紹(Haar Like Features) 高類間變異性 低類內變異性 局部強度差 不同尺度 計算效率高 這些所謂的特征不就是一堆堆帶條紋的矩形么,到底是干什么用的?我這樣給出解釋,將上面的任意一個矩形放到人臉區域上,然后,將白色區域的像素 ...
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1、什么是ORB特征提取 看這篇文章 http://www.cnblogs.com/ronny/p/4083537.html” 2、Opencv ORB的參數含義 #nfeatures - 最多提取的特征點的數量; #scaleFactor - 金字塔圖像之間的尺度參數,類似於 ...
機器學習算法往往無法直接處理文本數據,需要把文本數據轉換為數值型數據,One-Hot表示把文本轉換為數值的一種方法。 一,One-Hot表示 One-Hot表示是把語料庫中的所有文本進行分詞,把所有單詞(詞匯)收集起來,並對單詞進行編號,構建一個詞匯表(vocabulary),詞匯表是一個字 ...
1.定義特征提取器和描述子提取器: 2.設置提取器的類型(ORB\SIFT\SURF) 3.提取關鍵點 4.計算描述子 5.匹配描述子 6.篩選匹配的特征點(去掉大於最小距離的二倍的匹配點) ...
opencv中sift特征提取的步驟 使用SiftFeatureDetector的detect方法檢測特征存入一個向量里,並使用drawKeypoints在圖中標識出來 SiftDescriptorExtractor 的compute方法提取特征描述符,特征描述符是一個矩陣 ...