一、Gabor變換概述 　　Gabor變換是一種加窗短時Fourier變換（Window Fourier transform or Short Time Fourier Transform）。Fourier變換是整體上將信號分解為不同的頻率分量（任何信號都可分解為復正弦信號之和），對確定性信號 ...

這里使用的是python 3.5 、opencv_python-3.4.0+contrib，特征提取的代碼如下： 結提取果： ...

特征提取（特征變換） 從一組已有的特征通過一定的數學運算得到一組新特征 數據降維： PCA：方差 LDA(也叫Fisher 線性判別)： 均值 類內離散度盡可能小，類間離散度盡可能大 兩者都假設數據分布是高斯分布 Ref. 《模式識別(第三版)》張學工 ...

1. 矩的概念 圖像識別的一個核心問題是圖像的特征提取，簡單描述即為用一組簡單的數據（圖像描述量）來描述整個圖像，這組數據越簡單越有代表性越好。良好的特征不受光線、噪點、幾何形變的干擾。圖像識別發展幾十年，不斷有新的特征提出，而圖像不變矩就是其中一個。 矩是概率與統計中的一個概念，是隨機變量 ...

特征提取是計算機視覺和圖像處理中的一個概念。它指的是使用計算機提取圖像信息，決定每個圖像的點是否屬於一個圖像特征。特征提取的結果是把圖像上的點分為不同的子集，這些子集往往屬於孤立的點、連續的曲線或者連續的區域。 特征的定義 至今為止特征沒有萬能和精確的定義。特征的精確定義往往由問題或者應用類型 ...

圖像局部特征點檢測算法綜述 特征提取是計算機視覺和圖像處理中的一個概念。它指的是使用計算機提取圖像信息，決定每個圖像的點是否屬於一個圖像特征。特征提取的結果是把圖像上的點分為不同的子集，這些子集往往屬於孤立的點、連續的曲線或者連續的區域。 特征的定義 ...

特征提取是計算機視覺和圖像處理中的一個概念。它指的是使用計算機提取圖像信息，決定每個圖像的點是否屬於一個圖像特征。特征提取的結果是把圖像上的點分為不同的子集，這些子集往往屬於孤立的點、連續的曲線或者連續的區域。 特征的定義: 至今為止特征沒有萬能和精確的定義。特征的精確 ...

圖像特征可以包括顏色特征、紋理特征、形狀特征以及局部特征點等。其中局部特點具有很好的穩定性，不容易受外界環境的干擾。圖像特征提取是圖像分析與圖像識別的前提，它是將高維的圖像數據進行簡化表達最有效的方式，從一幅圖像的的數據矩陣中，我們看不出任何信息，所以我們必須根據這些數據提取出圖像中的關鍵信息 ...