圖像識別sift+bow+svm
本文概述 利用SIFT特征進行簡單的花朵識別 SIFT算法的特點有： SIFT特征是圖像的局部特征，其對旋轉、尺度縮放、亮度變化保持不變性，對視角變化、仿射變換、噪聲也保持一定程度的穩定性； SIFT算法提取的圖像特征點數不是固定值，維度是統一的128維。 獨特性 ...
原文：汽車檢測SIFT+BOW+SVM
項目來源於 opencv 計算機視覺 python語言實現 整個執行過程如下： 獲取一個訓練數據集。 創建BOW訓練器並獲得視覺詞匯。 采用詞匯訓練SVM。 嘗試對測試圖像的圖像金字塔采用滑動寬口進行檢測。 對重疊的矩形使用非極大抑制。 輸出結果。 該項目的結構如下： car detector detector.py init .py non maximum.py pyramid.py slidi ...
2017-02-14 21:36 9 4296 推薦指數：
相關推薦
py4CV例子2汽車檢測和svm算法
1、什么是汽車檢測數據集； 伊利諾伊大學汽車檢測圖像數據庫( UIUC Image Database for Car Detection) 包括1w+的有汽車/無汽車圖片，並且精確地標注了汽車位置；同時還包括1k+的測試數據集； 2、什么是svm算法 ...
BoW(SIFT/SURF/...)+SVM/KNN的OpenCV 實現
本文轉載了文章（沈陽的博客），目的在於記錄自己重復過程中遇到的問題，和更多的人分享討論。 程序包：猛戳我 物體分類 物體分類是計算機視覺中一個很有意思的問題,有一些已經歸類好的圖片作為 ...
第十九節、基於傳統圖像處理的目標檢測與識別(詞袋模型BOW+SVM附代碼)
在上一節、我們已經介紹了使用HOG和SVM實現目標檢測和識別，這一節我們將介紹使用詞袋模型BOW和SVM實現目標檢測和識別。 一 詞袋介紹 詞袋模型(Bag-Of-Word)的概念最初不是針對計算機視覺的，但計算機視覺會使用該概念的升級。詞袋最早出現在神經語言程序學(NLP)和信息檢索(IR ...
基於SVM的異常檢測方法
作者|Mahbubul Alam 編譯|VK 來源|Towards Data Science 單類支持向量機簡介 作為機器學習方面的專家或新手，你可能聽說過支持向量機（SVM）——一種經常被引用和用於分類問題的有監督的機器學習算法。 支持向量機使用多維空間中的超平面來分離一類觀測值 ...
特征點檢測學習_1(sift算法)
sift算法在cv領域的重要性不言而喻，該作者的文章引用率在cv界是number1.本篇博客只是本人把sift算法知識點整理了下，以免忘記。本文比較早的一篇博文opencv源碼解析之(3)：特征點檢查前言1 中有使用opencv自帶的sift做了個簡單的實驗，而這次主要是利用Rob ...
圖像處理檢測方法 — SIFT和SURF
0、特征與匹配方法總結匯總對比 參考網址：http://simtalk.cn/2017/08/18/%E7%89%B9%E5%BE%81%E4%B8%8E%E5%8C%B9%E9%85%8D/# ...
OpenCV——SIFT特征檢測與匹配
SIFT特征和SURF特征比較 比較項目 SIFT SURF 尺度空間極值檢測 使用高斯濾波器，根據不同尺度的高斯差(DOG)圖像尋找局部極值 使用方形濾波器，利用海森矩陣的行列式值檢測極值，並利用積分圖加速運算 ...