python图像识别与提取_python图像识别与提取

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从机器学习的的角度来说，首先要提取图片的特征，将这些特征进行分类处理，训练并建立模型，然后在进行识别。 但是让计算机去区分这些图片分别是哪一类是很不容易的，不过计算机可以知道图像的像素值的，因此，在图像识别过程中，通过颜色特征来识别是相似图片是我们常用的（当然还有其特征还有纹理特征、形状特征和...

pickle.dump(result, fp)opencv中的大多数特征提取算法的python接口都相同，所以如果你想要使用sift特征，只需要用sift_create替换kaze_create就行。 首先，程序会用extract_features检测图像上的关键点（局部模式的中心点）。 因为关键点数量随图像的不同有所不同，因此我们需要添加一些规则，以确保所得到的特征...

python环境搭建也灰常方便。 二、边缘提取案例import cv2def edge_demo(image):#gaussianblur图像高斯平滑处理 blurred = cv2.gaussianblur(image, (3, 3),0) #(3, 3)表示高斯矩阵的长与宽都是3,意思就是每个像素点按3*3的矩阵在周围取样求平均值，标准差取0 gray =cv2.cvtcolor(image, cv2.color_bgr2gray) #颜色...