1.訓練集測試集划分(同上一篇) 2.代碼部分 %% 利用HOG + LBP分類 %% 1 數據集,包括訓練的和測試的 currentPath = pwd; % 獲得當前的工作目錄 imdsTrain = imageDatastore(fullfile(pwd ...
最近在學習iDT方面的論文,里面提到了HOG HOF MBH特征算子。慢慢學習,記錄下來,以便日后查看 首先,今天學習的是HOG LBP特征 .HOG 方向梯度直方圖 廣泛用於計算機視覺領域和圖像處理中的特征提取,它具有良好的不變性。 主要思想: 一副圖片的邊緣或輪廓,具有較大的梯度變化,因此,計算像素的梯度來描述邊緣或輪廓信息也就順其自然 具體實現方法: 針對一副圖片,多個像素 比如 組成一個單 ...
2018-08-08 16:00 0 1627 推薦指數:
1.訓練集測試集划分(同上一篇) 2.代碼部分 %% 利用HOG + LBP分類 %% 1 數據集,包括訓練的和測試的 currentPath = pwd; % 獲得當前的工作目錄 imdsTrain = imageDatastore(fullfile(pwd ...
1、圖像特征 特征是某一類對象區別於其他類對象的相應(本質)特點或特性, 或是這些特點和特性的集合。特征是通過測量或處理能夠抽取的數據。對於圖像而言, 每一幅圖像都具有能夠區別於其他類圖像的自身特征,有些是可以直觀地感受到的自然特征,如亮度、邊緣、紋理和色彩等;有些則是需要通過變換 ...
1、LBP特征背景介紹 LBP指局部二值模式,英文全稱:Local Binary Pattern,是一種用來描述圖像局部特征的算子,LBP特征具有灰度不變性和旋轉不變性等顯著優點。它是由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood [1][2]在1994年 ...
圖像特征提取三大法寶:HOG特征,LBP特征,Haar特征 【轉載】 轉自 https://www.cnblogs.com/zhehan54/p/6723956.html 版權歸原作者所有 (一)HOG特征 1、HOG特征: 方向梯度直方圖(Histogram ...
圖像特征提取三大法寶:HOG特征,LBP特征,Haar特征 (一)HOG特征 1、HOG特征: 方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一種在計算機視覺和圖像處理中用來進行物體檢測的特征描述子。它通過計算和統計圖像局部區域 ...
(一)HOG特征 1、HOG特征: 方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一種在計算機視覺和圖像處理中用來進行物體檢測的特征描述子。它通過計算和統計圖像局部區域的梯度方向直方圖來構成特征。Hog特征結合 SVM分類器已經被廣泛應用 ...
LBP的全稱是Local Binary Pattern即局部二值模式,是局部信息提取中的一種方法,它具有旋轉不變性和灰度不變性等顯著的優點。在人臉識別領域有很多案例,此外,局部特征的算法還有 SIFT HOG等等。 LBP就是一種局部信息,它反應的內容是每個像素與周圍像素的關系。舉最基本的LBP ...
最近在做的項目有用到HOG+SVM這一方面的知識,參考相關論文和網上一些博文在此對HOG特征進行下總結。 參考資料: HOG的經典論文:Dalal N, Triggs B. Histograms of oriented gradients for human detection[C ...