影象處理--傳統的手工特徵之LBP特徵
LBP特徵
LBP特徵與Haar特徵的計算基本一致。是一種二值編碼特徵，其直接基於畫素灰度值進行計算，特點是在編碼時考慮的是兩個值的相對大小，並且按照一定的空間結構來進行編碼。 區域性組合二值特徵就是在LBP特徵的啟發下設計的； 從計算上來看，提取LBP特徵比提取Haar特徵要快，但是Haar特徵對於人臉和非人臉視窗的區分能力更勝一籌。
相關推薦
影象處理--傳統的手工特徵之LBP特徵
LBP特徵 LBP特徵與Haar特徵的計算基本一致。是一種二值編碼特徵，其直接基於畫素灰度值進行計算，特點是在編碼時考慮的是兩個值的相對大小，並且按照一定的空間結構來進行編碼。 區域性組合二值特徵就是在LBP特徵的啟發下設計的； 從計算上來看，提取L
影象處理--傳統的手工特徵之HOG
方向梯度直方圖（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特徵是 一種在計算機視覺和影象處理中用來進行物體檢測的特徵描述子。 至今雖然有很多行人檢測演算法，但基本都是以HOG+SVM的思路為主。 參考資料：http://blog.csdn.net
影象處理--傳統的手工特徵之SURF特徵
SURF特徵 SURF特徵比Haar特徵更為複雜，因此計算代價更高，但是由於其表達能力更強，因此能夠以更少數目的特徵來達到相同的區分度，在一定程度上彌補了其在速度上的不足。 計算方法 簡化的SURF特徵是一種和Haar特徵相類似的特徵，但是其計算的是區域性區域中畫素點的梯
影象處理--傳統的手工特徵之Haar特徵
Haar特徵 Haar特徵反映了局部區域之間的相對明暗關係，能夠為人臉和非人臉的區分提供有效的資訊，例如眼睛區域比周圍的面板區域要暗，通過Haar特徵就可以將這一特點表示出來。 特徵計算 1）先在視窗的某個位置取一個矩形的小塊， 2）然後將這個矩形小塊劃分為黑色和白色
影象特徵之LBP（OpenCV）
影象特徵之LBP（OpenCV） 原創 2013年08月11日 22:45:11 14233 LBP（Local binary pattern）是一個易理解且有效的區域性影象特徵，應用很廣泛。在網上可以搜到一大
影象特徵提取三大法寶：HOG特徵，LBP特徵，Haar特徵
（一）HOG特徵 1、HOG特徵： 方向梯度直方圖（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特徵是一種在計算機視覺和影象處理中用來進行物體檢測的特徵描述子。它通過計算和統計影象區域性區域的梯度方向直方圖來構成特徵。Hog特徵結合SVM分
影象特徵提取三大法寶：HOG特徵、LBP特徵、Haar-like特徵
轉自：https://blog.csdn.net/q123456789098/article/details/52748918（一）HOG特徵1、HOG特徵：方向梯度直方圖（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特徵是一種在計算機視覺和影象處
機器學習 之 LBP特徵
綜述：： LBP特徵：Local Binary Pattern，區域性二值模式特徵，是一種用來描述影象區域性紋理特徵的運算元。LBP特徵運算元計算簡單、效果較好，資料量小，因此LBP特徵在計算機視覺的許多領域都得到了廣泛的應用，LBP特徵比較多用於目標檢測中。
HOG特徵、LBP特徵、Harr特徵
（一）HOG特徵 1、HOG特徵： 方向梯度直方圖（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特徵是一種在計算機視覺和影象處理中用來進行物體檢測的特徵描述子。它通過計算和統計影象區域性區域的梯度方向直方圖來構成特徵。Hog特徵結合SVM
【計算機視覺】【影象處理】幾何變換之仿射變換（平移、縮放、旋轉）
1.概念詞語1）影象的幾何變換 對影象進行放大、縮小、旋轉等操作，會改變原圖中各區域的空間關係，這類操作就是影象的幾何變換。2）仿射變換 對原來的x和y座標分別進行線性的幾何變換，得到新的x和y，這種變換就是放射變換。3）投影變換4）極座標變換5）齊次座標
影象處理基礎知識系列之二：核概率密度估計簡介
在這裡提出一個問題，假設資料不完整性一致，就是x我們不知道的取值數量是一定的，最後的概率密度估計圖形和什麼有關係呢？和ｂｉｎ有關。bin不同，最後的對應著概率密度估計就不同，如圖5和圖6。這個bin組距引數對應著公式（1）中的h,,,而公式（1）中的n對應著直方圖組數，（組距＝ｂｉｎ＝ｈ，組數＝ｎ）具體關
影象處理之特徵提取
知乎上看到一個話題——目前火熱的 Deep Learning 會滅絕傳統的 SIFT / SURF 特徵提取方法嗎？ 由於之前研究過SIFT和HOG這兩種傳統的特徵提取方法，故本篇文章先對SIFT和HOG作一綜述，並比較二者優缺點。之後，將SIFT和HOG同神經網路特徵提取做一對比，淺談對上
影象處理之特徵提取（一）之HOG特徵 特徵數的計算
對於64128的影象而言，每88的畫素組成一個cell，每22個cell組成一個塊，也就是說，64128的圖片，總共有36715=3780個特徵。 單個cell的9個特徵，每個block（掃描視窗）包含22個cell也就是229=36個特徵，一個64128大小的
影象處理之特徵提取（一）：HOG特徵
HOG方向梯度直方圖： （1）具體在HOG中方向梯度的實現：首先用[-1,0,1]梯度運算元對原影象做卷積運算，得到x方向（水平方向，以向右為正方向）的梯度分量gradscalx，然後用[1,0,-1]T梯度運算元對原影象做卷積運算，得到y方向（豎直方向，以向上為正方向）的
影象處理特徵提取之（二）：Haar特徵
1，Haar特徵： Haar特徵分為：邊緣特徵，線性特徵，中心特徵，對角線特徵。特徵模板內有白色和黑色兩種矩形，並定義該模板的特徵值為白色矩形畫素減去黑色矩形畫素和。Haar特徵值反映了影象的灰度變化情況。例如：臉部的一些特徵能有矩形特徵簡單的描述，如眼睛要比臉頰顏色深，鼻
影象處理之特徵提取-ORP特徵匹配
1、演算法介紹 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一種快速特徵點提取和描述的演算法。ORB演算法分為兩部分，分別是特徵點提取和特徵點描述。 特徵提取是由FAST（Features from Accelerated Segment
影象處理之特徵提取（一）之HOG特徵簡單梳理
上圖是一張行人圖的四種表示方式，原三色圖，灰度圖，邊緣圖，梯度圖，人腦根據前期學習與先驗知識很容易理解到影象中包含著一個行人，並可以根據一定情況將其從影象中摳選出來，但計算機是怎麼思考的呢？怎樣讓計算機理解以上影象中包含的是一個行人呢？前三個影象現在情況不適用，所以選取梯度圖，現在的梯度圖同樣也是人腦處理
影象演算法之七：特徵提取演算法之LBP
【2016/9/29】今天重點學習了紋理特徵提取演算法LBP,這個演算法可以用於紋理特徵提取和人臉識別，應用比較廣泛。首先介紹LBP演算法的原理，然後是LBP特徵的提取步驟，最後使用OpenCV實現了這個演算法。 LBP（Local Binary
影象處理特徵不變運算元系列之Harris運算元（二）
在前面的博文中，介紹了Moravec運算元，並對moravec運算元的不足也進行了簡單的描述，具體請參考：影象處理特徵運算元系列之Moravec運算元（一）。Harris運算元
影象處理之特徵值和特徵向量的意義
注：以下為個人學習筆記、知識整理 1.特徵值 從線性變換入手，把一個矩陣當作一個線性變換在某一組基下的矩陣，而最簡單的線性變換就是數乘變換。 特徵值的意義就是：目的就是看看一個線性變換對一些非零向量的作用是否能夠相當於一個數乘變換，特徵值就是這個數乘變換的變換比。 特徵值