计算机视觉特征提取工具箱使用教程

计算机视觉特征提取工具箱使用教程

feature-extraction Computer vision feature extraction toolbox for image classification 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/feature-extraction

1. 项目介绍

feature-extraction 是一个用于图像分类的计算机视觉特征提取工具箱。该项目旨在简化特征提取过程，支持多种常用的计算机视觉特征，如HOG、SIFT、GIST和颜色特征。工具箱设计用于处理大规模数据集，支持批处理和并行计算，适用于单机和多机分布式环境。

2. 项目快速启动

安装

首先，克隆项目仓库并编译Mex代码：

git clone https://github.com/adikhosla/feature-extraction.git
cd feature-extraction
matlab
>> compile

基本使用

以下是一个简单的使用示例：

addpath(genpath('feature-extraction'))
datasets = ['pascal', 'sun'];  % 指定数据集名称
train_lists = [['pascal1.jpg'], ['sun1.jpg', 'sun2.jpg']];  % 指定训练图像列表
test_lists = [['pascal2.jpg', 'pascal3.jpg'], ['sun3.jpg']];  % 指定测试图像列表
feature = 'hog2x2';  % 指定使用的特征
c = conf();  % 加载配置结构
datasets_feature(datasets, train_lists, test_lists, feature, c);  % 执行特征提取
train_features = load_feature(datasets[1], feature, 'train', c);  % 加载pascal的训练特征
test_features = load_feature(datasets[2], feature, 'test', c);  % 加载sun的测试特征

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

该工具箱在多个研究项目中被用于特征提取，例如：

• Undoing the Damage of Dataset Bias (ECCV 2012)
• Memorability of Image Regions (NIPS 2012)
• Modifying the Memorability of Face Photographs (ICCV 2013)

最佳实践

• 特征选择：在实验中，hog2x2 或 hog3x3 作为全局图像特征表现最佳，尤其是与颜色特征结合时。
• 并行处理：工具箱支持并行处理，可以通过配置 cores 参数来指定使用的核心数。

4. 典型生态项目

• LabelMe Toolbox：用于像素级HOG/GIST特征提取。
• Color Naming：用于颜色特征提取。
• Spatial Pyramid Matching Code：用于SIFT特征提取。
• LBP Matlab Code：用于LBP特征提取。
• VGG SSIM Package：用于SSIM特征提取。

通过这些生态项目，feature-extraction 工具箱能够提供全面的特征提取解决方案。

feature-extraction Computer vision feature extraction toolbox for image classification 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/feature-extraction