opencv LBP纹理特征函数 / 张生荣

python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤

题目描述这篇博文是数字图像处理的大作业. 题目描述:给定40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模 ...

前面已经学习特征查找和对应匹配,接着下来在特征匹配之后,再使用findHomography函数来找出对应图像的投影矩阵.首先使用一个查询图片,然后在另外一张图片里找到目标对象,其实就是想在图片里查找所 ...

目录前言一.暴力匹配器二.FLANN匹配器前言获得图像的关键点后,可通过计算得到关键点的描述符.关键点描述符可用于图像的特征匹配.通常,在计算图A是否包含图B的特征区域时,将图A称做训练 ...

目录背景一.Harris角点二.Shi-Tomasi角点检测三.SIFT关键点四.SIFT描述子五.SURF 六.ORB 七.暴力特征匹配(BF) 八.FLANN特征匹配九.图像查找总 ...

前情提要:作为刚入门机器视觉的小伙伴,第一节课学到机器视觉语法时觉得很难理解, 很多人家的经验,我发现都千篇一律,功能函数没解析,参数不讲解,就一个代码,所以在此将搜集的解析和案例拿出来汇总!!! 一 ...

主要内容:对比新旧函数,用于过滤原始图像中轮廓分析后较小的区域,留下较大区域. 关键字:connectedComponentsWithStats 在以前,常用的方法是"是先调用 cv::fi ...

目录函数实现的中心思想二值图寻找连通域的关键种子点的确定连通域的寻找过程条件设定最后赋值话不多说直接上函数代码主函数代码代码框截图实例图片总结函数实现的中心思想二值图此 ...

用于绘制直线的line函数: 用于绘制椭圆的ellipse函数: 用于绘制矩形的rectangle函数: 用于绘制圆的circle函数: 用于绘制填充的多边形的fillPoly函数. #include ...

目录 1.画直线的函数是cv2.line 2.画矩形的函数是cv2.rectangle 3.画圆函数是cv2.circle 4.画椭圆的函数是cv2.elipes 5.画多边形的函数是cv2.poly ...

opencv中有多种色彩空间,包括 RGB.HSI.HSL.HSV.HSB.YCrCb.CIE XYZ.CIE Lab8种,使用中经常要遇到色彩空间的转化,以便生成mask图等操作. 可以使用下面的色 ...

改变图像大小意味着改变尺寸,无论是单独的高或宽,还是两者.也可以按比例调整图像大小. 这里将介绍resize()函数的语法及实例. 语法函数原型 cv2.resize(src, dsize[, ds ...

目录 1.SURF 2.SIFT 3.ORB 4.FAST 5.Harris角点一幅图像中总存在着其独特的像素点,这些点我们可以认为就是这幅图像的特征,成为特征点.计算机视觉领域中的很重要的图像特征 ...

目录图像处理 1. 颜色 2. 形状总结图像处理图像处理所做的只是从图像中提取有用的信息,从而减少数据量,但保留描述图像特征的像素. 下面从图像中提取颜色.形状和纹理特征的方法开始 1. 颜色 ...

在opencv中,reshape函数比较有意思,它既可以改变矩阵的通道数,又可以对矩阵元素进行序列化,非常有用的一个函数. 函数原型: C++: Mat Mat::reshape(int cn, in ...

将opencv中haarcascade_frontalface_default.xml文件下载到本地,我们调用它辅助进行人脸识别. 识别图像中的人脸 #coding:utf-8 import cv2 ...

目录前言 1. 颜色 2. 形状 3. 纹理 a. GLCM b. LBP 结论前言如何从图像中提取特征?第一次听说“特征提取”一词是在 YouTube 上的机器学习视频教程中,它清楚地解释了 ...

一.Canny检测轮廓在上一篇文章中有提到sobel边缘检测,并重写了soble的C++代码让其与matlab中算法效果一致,而soble边缘检测是基于单一阈值的,我们不能兼顾到低阈值的丰富边缘和高 ...

在网上看到python做图像识别的相关文章后,真心感觉python的功能实在太强大,因此将这些文章总结一下,建立一下自己的知识体系. 当然了,图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支,不可能就在本文简 ...

这篇文章主要介绍了python Opencv计算图像相似度过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下一.相关概念一般我们人区分谁是谁 ...

图像平滑模糊/平滑图片来消除图片噪声 OpenCV函数:cv2.blur(), cv2.GaussianBlur(), cv2.medianBlur(), cv2.bilateralFilter() ...