图像处理、裁剪与特征识别，传统方法SIFT、SURF、ORB、HOG、小波、CNN

已于 2022-10-10 00:22:23 修改
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分类专栏： python Notebook 文章标签： 图像处理 人工智能
于 2022-10-08 19:46:22 首次发布
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TensorFlow进阶：车牌号识别项目（图像处理、裁剪与特征识别）

TensorFlow车牌识别完整版（含车牌数据集）

基于MNIST数据集实现车牌识别–初步演示版

方向梯度直方图（HOG）

SIFT、SURF、ORB

[1] SIFT（尺度不变特征变换）
[2] HOG（方向梯度直方图）
[3] SIFT和HOG的比较
[4] SIFT/HOG与神经网络特征提取的比较
[5] 其他传统特征提取的方法（SURF、ORB、LBP、HAAR）

小波散射变换

目前火热的Deep Learning会灭绝传统的SIFT/ SURF的特征提取的算法吗？

基于python通过SVM+SURF实现花卉图像分类

KNN算法和稠密SIFT实现手势识别

图像处理与python实现

基于 PyTorch 的图像特征提取

常用传统图像处理方法总结
kmyfoer的博客
02-19 7438
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[图像特征匹配]SIFT、SURF、ORB算法笔记以及代码实现
Ah丶Weii
10-08 4126
SIFT算法学习笔记 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform）是一种用来侦测与描述影像中的局部性特征的视觉算法，即通过求一幅图中的特征点及其有关尺度和方向的描述子得到特征，并进行图像特征点匹配。SIFT所查找到的关键点是一些十分突出，不会因光照，仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等，噪声也保持一定程度的稳定性，除此...
传统图像处理方法【目录】
magic_shuang的博客
03-06 3200
本专栏按自己脑回路归纳，按照【重要程度】排顺序，注意不是困难程度 一、降噪与滤波 二、传统特征算子 三、边缘检测算子 四、角点检测算子 五、图像集合变换 六、霍夫变换 七、颜色空间与图像频域 八、连通域 九、图像增强方法 十、图像质量评价指标 十一、光流与追踪 十二、摄像头基础 ...
【图像处理】传统图像处理方式及opencv实现
weixin_44984705的博客
11-16 2456
对常用的传统图像处理方式的总结
每日一问08——传统的图像处理方法有哪些？
白羊by的博客
06-27 904
传统的图像处理方法包括图像变换、图像编码压缩、图像增强复原、图像分割、图像描述和图像分类。
传统图像处理算法总结
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09-03 3462
HOG算法是一个将图片原始信息最终压缩成一个向量的过程，当我们将一张照片通过HOG算法得到此HOG特征描述符后，相当于我们得到了图片的样本数据，就可以拿来用于机器学习中对模型进行训练，然后结合机器学习模型比如SVM来实现路上行人检测等目的。当然HOG虽然存在维度降低，忽略光照等环境因素的影响，但也存在因梯度使得描述子对噪声敏感的问题。所以可以结合SIFT和LBP算法来对图像进行处理。
python图像特征提取与匹配_OpenCV+Python特征提取算法与图像描述符之SIFT / SURF / ORB...
weixin_39567046的博客
12-03 2743
有许多用于特征检测和提取的算法，我们将会对其中大部分进行介绍。OpenCV最常使用的特征检测和提取算法有：Harris：该算法用于检测角点；SIFT：该算法用于检测斑点；SURF：该算法用于检测角点；FAST：该算法用于检测角点；BRIEF：该算法用于检测斑点；ORB：该算法代表带方向的FAST算法与具有旋转不变性的BRIEF算法；通过以下方法进行特征匹配：暴力(Brute-Force)匹配法；基...
opencv+python 如何提取图像的特征点_OpenCV+Python特征提取算法与图像描述符之SIFT / SURF / ORB...
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matlabsift和svm_第十八节、基于传统图像处理的目标检测与识别(HOG+SVM附代码)
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其实在深度学习中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念、为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋，这里我重新说明一次：目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象，目标识别是用来判断图片上这个对象是什么。识别通常只处理已经检测到对象的区域，例如，人们总是会在已有的人脸图像的区域去识别人脸。传统的目标检测方法与识别不同于深度学习方法，后者主要利用神经网络来实现分类和回归问题。在这里我们主要介绍如...
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03-16
嗯，用户想了解SIFT、SURF、ORB、HOG和LBP这些图像特征检测方法的原理，以及如何用OpenCV实现。首先，我需要回忆每个算法的基本概念和关键步骤。比如SIFT是尺度不变特征变换，主要步骤包括高斯差分金字塔、关键点...
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python实现sift-orb-surf等资料整理-一些cnn特征检测新算法-评估标准
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提取角点并保存角点_GCNv2SLAM：用CNN提取特征点取代ORB
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GiantPandaCV导语卷积神经网络架构设计，又指backbone设计，主要是根据具体任务的数据集特点以及相关的评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率，深度，每一层宽度，拓扑结构...
常用传统图像处理方法梳理
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04-19 1万+
文章目录0. 颜色空间1. 图像滤波(1) 图像滤波(2) 图像增强——常见边缘检测算子2. HoG特征与SIFT特征(1) HoG(2) SIFT 特征3. 霍夫变换(1) 直线检测(2) 霍夫变换圆检测4. 开闭运算 腐蚀膨胀5. 插值 0. 颜色空间 常见颜色空间： RGB HSI（色调、饱和度、明度） YUV CMYK OpenCV为什么是BGR？ 早期的bmp等图像格式中BGR更...
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