提取图像的LBP特征,用SVM分类的问题 [问题点数:40分]

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LBP原理介绍以及算法实现
原文地址:http://blog.csdn.net/xpplearnc/article/details/40658211   没有看LBP之前觉得它很神秘,看完了之后也就那么回事,不过提出LBP的人确实很伟大!!   LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理<em>特征</em>的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala,
python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类
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,构建适当的模型实现图片的<em>分类</em>. 图片如下图所示:分析:由于数据集太小,所以神经网络模型并不适合此类的图像处理.就需要寻找方法<em>提取图像</em>的纹理信息.本文采用LBP的方法<em>提取图像</em>的纹理信息,然后转化成直方图作为图像的特
svm训练特征提取——图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征
图像<em>特征</em>提取三大法宝:HOG<em>特征</em>,LBP<em>特征</em>,Haar<em>特征</em> 一、HOG<em>特征</em> 1、HOG<em>特征</em>: 即局部归一化的梯度方向直方图,是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成<em>特征</em>。方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)<em>特征</em>是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的<em>特征</em>描述子。它通过计算和统计图像局部区域的...
LBP特征的实现及LBP+SVM分类
LBP这篇博客发表了有一年多的时间了,当时是为了研究生毕业论文实验而写的,后来稍微总结了一下写了这篇博客,一年多时间里,大家提了一些宝贵的修改意见,这两天将代码重构了一下,结构更加简洁清晰,速度也有所提高,非常感谢网友@LiuXueFeiNan 提出的宝贵意见,也希望大家能够提出更多更好的建议。
Python实现的LBP特征提取
# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np import math import os import matplotlib.pyplot as plt # 取得给定的LBP字符串的最小二进制值,实现旋转不变形 def Rotate_LBP_Min(str_<em>lbp</em>_input): str_<em>lbp</em>_tmp = str_<em>lbp</em>_i...
LBP_PHOG特征利用SVM训练分类
matlab的<em>lbp</em>+phog<em>特征</em>融合,再利用SVM进行训练得到<em>分类</em>器。修改样本路径就可以运行。
基于Opencv的LBP+SVM分类实例
LBP指局部二值模式,英文全称:Local Binary Pattern,是一种用来描述图像局部<em>特征</em>的算子,LBP<em>特征</em>具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。它是由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood [1][2]在1994年提出,由于LBP<em>特征</em>计算简单、效果较好,因此LBP<em>特征</em>在计算机视觉的许多领域都得到了广泛的应用,LBP<em>特征</em>比较出名的应用是用在人脸识别和目
【机器学习】LBP+SVM实现特征检测
初步学习机器学习,参考HOG SVM 车辆检测(https://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/4658478.html)、LBP<em>特征</em>原理(https://blog.csdn.net/q1007729991/article/details/52995734)及LBP<em>特征</em>的实现及LBP+SVM<em>分类</em> (https://blog.csdn.net/qia...
车牌识别技术详解五--采用LBP+HOG SVM做目标分类,车牌检测,字符检测等
在样本数量比较少的情况下,可以采用HOG、SVM对样本进行初步的筛选出,正负样本,本文接着上一节二值化出来部分样本后,用pictureRelate做初步筛选出正负样本各500,准确训练。 1、pictureRelate使用    可以用来比较图片的相似程度,或找出类似的图片文件的图像处理工具。在同一个视窗里浏览不同文件夹和硬盘驱动器中的图片文件#支持查看,改名,删除,剪贴,拖动,切换至文件管理
图像LBP纹理特征值的提取Matlab实现
图像纹理<em>特征</em>值得提取----普通LBP纹理<em>特征</em>的提取,均匀LBP纹理<em>特征</em>值的提取
【机器学习】改善LBP特征提高SVM的可分性的经验总结(一)
1、等价模式LBP的最初效果 正样本2343,负样本5883,直接计算等价模式LBP<em>特征</em>图,再使用SVM训练一个<em>分类</em>器。 CvTermCriteria criteria = cvTermCriteria(CV_TERMCRIT_ITER, 1000, FLT_EPSILON); CvSVMParams param(CvSVM::C_SVC, CvSVM::LINEAR, 0, 0.5, 0...
svm用MATLAB编写的svm源程序,可以实现支持向量机,用于特征分类或提取
用MATLAB编写的<em>svm</em>源程序,可以实现支持向量机,用于<em>特征</em><em>分类</em>或提取
hog+lbp+svm人脸识别 特征融合
采用<em>lbp</em>和hog<em>特征</em>提取融合,<em>svm</em><em>分类</em>的人脸识别程序
纹理特征提取 及LBP纹理特征matlab实现
一幅图像的纹理是在图像计算中经过量化的图像<em>特征</em>。图像纹理描述图像或其中小块区域的空间颜色分布和光强分布。 纹理<em>特征</em>的提取分为基于结构的方法和基于统计数据的方法。一个基于结构的纹理<em>特征</em>提取方法是将所要检测的纹理进行建模,在图像中搜索重复的模式。该方法对人工合成的纹理识别效果较好。但对于交通图像中的纹理识别,基于统计数据的方法效果更好。 1.1.1   LBP纹理<em>特征</em> LBP方法(L
LBP特征提取
<em>提取图像</em>的LBP<em>特征</em>,matlab实现的代码,效果良好,值得学习
LBP特征向量提取思路
LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理<em>特征</em>的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen,和 D. Harwood 在1994年提出,用于纹理<em>特征</em>提取。而且,提取的<em>特征</em>是图像的局部的纹理<em>特征</em>; 对LBP<em>特征</em>向量进行提取的步骤 (1)首先将检测窗口划分为a×a的小区域(cell); (2)...
基于 LBP + SVM 胡萝卜开裂检测算法
胡萝卜开裂检测算法 l  LBP+SVM 算法: 1.       算法描述: LBP+SVM对胡萝卜开裂检测算法的主要思想是,首先,利用LBP对开裂胡萝卜与非开裂胡萝卜进行<em>特征</em>提取,将提取的<em>特征</em>利用<em>svm</em>对提取的<em>特征</em>进行训练和识别; 2.       算法步骤描述: 1)       首先,对胡萝卜进行预处理,主要通过加权的方式对胡萝卜的背景进行去除;当RGB三个通道的加权系数分别为2
基于OpenCV的LBP+SVM的人脸识别程序
本程序中,利用了LBP<em>特征</em>对人脸<em>特征</em>进行提取,并且利用SVM对提取的人脸<em>特征</em>进行训练和识别,其中,所用的图像处理库为 OpenCV2.4.9版本;通过对人脸库中的标准标本进行测试,算法识别率高达95%以上;
图像特征提取之LBP特征
LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理<em>特征</em>的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出,用于纹理<em>特征</em>提取。而且,提取的<em>特征</em>是图像的局部的纹理<em>特征</em>;   1、LBP<em>特征</em>的描述        原始的LBP算子定义为在3*3的
图像lbp特征提取的MATLAB实现源码
<em>提取图像</em>的<em>lbp</em><em>特征</em>,使用matlab实现,简单易操作 <em>提取图像</em>的<em>lbp</em><em>特征</em>,使用matlab实现,简单易操作
图像算法之七:特征提取算法之LBP
今天重点学习了纹理<em>特征</em>提取算法LBP,这个算法可以用于纹理<em>特征</em>提取和人脸识别,        LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理<em>特征</em>的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出,用于纹理<em>特征</em>提取。而且,提取的<em>特征</em>是图像的局部的纹理特
SVM+LBP(车辆、行人、人脸等目标检测)
提取样本的LBP纹理<em>特征</em>,使用SVM训练生成检测器,可以对视频中的车辆进行检测。
opencv训练分类器(HAAR,LBP等特征
Step1:准备训练样本 训练样本的准备包括正样本和负样本。 正样本就是你要检测的物体图片,比如身份证识别中的国徽。负样本原则上是国徽以外的任何物体都行,这是网上教程所说的,但是实际上,负样本是每一级级联<em>分类</em>器自身调参优化的依据。也就是说,单级<em>分类</em>器的目的是寻找一组参数,让所有的正样本都通过该级<em>分类</em>器,只让少数不可区分开的负样本通过,到下一级<em>分类</em>器的时候再增加<em>特征</em>数目以寻求把所有负样本都kil
LBP人脸识别的python实现
这几天看了看LBP及其人脸识别的流程,并在网络上搜相应的python代码,有,但代码质量不好,于是自己就重新写了下,对于att_faces数据集的识别率能达到95.0%~99.0%(40种类型,每种随机选5张训练,5张识别),全部代码如下,不到80行哦。 #coding:utf-8 import numpy as np import cv2, os, math, os.path, glob,
LBP特征Matlab和C实现
LBP<em>特征</em>成为局部二值模式,具有旋转不变性,不受光照影响 主要分为一下几个步骤: 1.中心点邻域内8个像素,以中心点像素值为阈值,邻域内八个像素值大于中心点像素值即为1,小于中心点像素值即为0 2.周围八个像素点形成一个八位的二进制串比如11111111,即为255,00000000即为0,所以二进制串再(0,255)范围内 3.进行旋转,从左上角开始,然后按顺序进行旋转,形成八个二进制串,然后...
opencv学习笔记三十一:LBP特征提取
LBP(local binary pattern)是一种简单,有效的纹理<em>分类</em>的<em>特征</em>提取算法。LBP算子是由Ojala等人于1996年提出的。局部二值模式是一个简单但非常有效的纹理运算符。由于其辨别力强大和计算简单,局部二值模式纹理算子已经在不同的场景下得到应用。LBP最重要的属性是对诸如光照变化等造成的灰度变化的鲁棒性。它的另外一个重要特性是它的计算简单,这使得它可以对图像进行实时分析。 LBP...
图像处理之图像特征提取之(二)LBP特征
LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理<em>特征</em>的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出,用于纹理<em>特征</em>提取。而且,提取的<em>特征</em>是图像的局部的纹理<em>特征</em>; 1、LBP<em>特征</em>的描述        原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心
纹理特征提取 及LBP纹理特征matlab实现
一幅图像的纹理是在图像计算中经过量化的图像<em>特征</em>。图像纹理描述图像或其中小块区域的空间颜色分布和光强分布。 纹理<em>特征</em>的提取分为基于结构的方法和基于统计数据的方法。一个基于结构的纹理<em>特征</em>提取方法是将所要检测的纹理进行建模,在图像中搜索重复的模式。该方法对人工合成的纹理识别效果较好。但对于交通图像中的纹理识别,基于统计数据的方法效果更好。 1.1.1   LBP纹理<em>特征</em> LBP方法(Local b
图像的全局特征--LBP特征
LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理<em>特征</em>的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood 在1994年提出,用于纹理<em>特征</em>提取。而且,提取的<em>特征</em>是图像的局部的纹理<em>特征</em>;
opencv cascade训练LBP特征进行目标检测
最权威的说明,参考官方使用手册 http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/user_guide/ug_traincascade.html 前面找了网上一大堆资料,但是老是报错,一直没找到原因,根据官方手册,一次跑通! 命令行参数 负样本 neg.txt格式 neg/001.png neg/002
图像处理之特征提取(二)之LBP特征简单梳理
图像处理之<em>特征</em>提取:LBP<em>特征</em>简单梳理   LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理<em>特征</em>的算子,具有多分辨率、灰度尺度不变、旋转不变等特性。主要用于<em>特征</em>提取中的纹理提取。   纹理是个什么概念呢?具体定义为:泛指物体面上的花纹或线条,是物体上呈现的线形纹路。在图像处理中一般理解也就是灰度变化引起的某些<em>特征</em>反应。具体深一步了解:Che
HAAR、LBP和HOG特征训练分类
工具:opencv_traincascade.exe,opencv_createsamples.exe位于opencv\build\x86\vc10\bin文件夹下,可用以训练HAAR、LBP和HOG<em>特征</em>训练<em>分类</em>器 训练的过程: 1、训练样本准备       以行人训练为例,首先正样本是各种各样的行人的照片,负样本就是非人照片。样本个数最好在上千个,太少训练出来的<em>分类</em>器不能准确检测行人,
LBP特征用于特征提取
LBP<em>特征</em>研究汇总http://www.scholarpedia.org/article/Local_Binary_Patterns Local Binary Patterns 参考资料:http://www.cnblogs.com/txg198955/p/3999082.html 目标检测的图像<em>特征</em>提取之(二)LBP<em>特征</em>http://blog.csdn.net/zouxy09/a
基于 OpenCV 的 LBP + SVM 人脸识别
本文中对人脸的LBP<em>特征</em>的提取,采用了LBP的圆形算子,通过对ORL92112人脸库中的样本进行识别,据统计,训练集与测试集的准确率均达到了100%; 经LBP处理后的图像如下图所示: 如上图所示,左侧图像为原图像,右侧图像为提取出的LBP图像;利用LBP圆形算子,可以非常清晰描述出人脸<em>特征</em>; 故,可以利用LBP算子对人脸<em>特征</em>进行提取并识别,而且在处理过程中,不受图像的光照、旋转、角度等
用OPENCV编写的LBP程序
用OPENCV编写的LBP程序,改程序可以<em>提取图像</em>的LBP<em>特征</em>并生成图像。
python-opencv 使用LBP特征检测人脸
概述 最近在做人脸检测相关功能,目前注意到比较传统(非深度)人脸检测<em>特征</em>包括harr和LBP(HOG用于行人检测更多些),opencv包括了这两种<em>特征</em>算法,并且相对来说,LBP更快,这是一个比较大的优点,我决定试一试。这里就是我测试的记录。 感受:opencv实现的LBP人脸检测确实快,但是官方的模型文件对于侧脸和歪脸很弱,容易漏检。可能是因为官方没有针对这些情况训练,只针对正脸。真是使用的话...
OpenCV 3.1.0 SVM轮廓特征的提取和分类 I
提取轮廓 Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。更为重要的是 Canny 创立了边缘检测计算理论(Computational theory of edge detection)解释这项技术如何工作。Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法,最优边缘检测的含义是: 好的检测- 算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。 好的定位- 标
LBP纹理特征提取学习笔记
前言 LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理<em>特征</em>的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood 在1994年提出,用于纹理<em>特征</em>提取。而且,提取的<em>特征</em>是图像的局部的纹理<em>特征</em>。常用的<em>特征</em>描述子有:HOG、Harris、LBP等等,其中LBP是最为简单且有效的一种...
【机器学习】改善LBP特征提高SVM的可分性的经验总结(二)
1、直方图均衡后,效果变差 equalizeHist(testImg, testImg); //直方图均衡 imshow(&quot;直方图均衡后&quot;, testImg); 结论:由于直方图均衡会明显改变原来的明暗分布,反而降低可分性,检测效果显著变差。效果如下:    2、把SVM.predict输出为1的框,求平均灰度,小于设定阈值的不保留 //设计12×30的滑窗遍历300×720的...
基于LBP纹理特征计算GLCM的纹理特征统计量+SVM/RF识别纹理图片
## 局部<em>特征</em>检测方法 斑点 Blob检测,LoG检测 , DoG,DoH检测,SIFT算法,SUFT算法 边缘检测 梯度边缘检测算子,拉普拉斯算子,LoG检测 ,Canny边缘检测算子,Roberts,Sobel,Prewitt, 角点检测 Kitchen-Rosenfeld,Harris角点,多尺度Harris角点,KLT,SUSAN检测算子,Shi-Tomasi 将基于主分量分析和Fisher线性鉴别分析所获得的<em>特征</em>抽取方法,统称为线性投影分析。 这些方法与本文无太大关系,主要用于Logo检
Matlab实现LBP算法
用于图像检索,目标识别还有图像匹配领域
目标检测的图像特征提取之三---LBP特征
        LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理<em>特征</em>的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。 LBP<em>特征</em>描述        原始的LBP算子定义为3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样,3*3领域内的8个点经比较可产生8...
opencv中应用HOG特征训练SVM多分类器的一般框架
opencv中应用HOG<em>特征</em>训练SVM多<em>分类</em>器的一般框架
纹理特征提取方法:LBP, 灰度共生矩阵
纹理<em>特征</em>提取方法:LBP, 灰度共生矩阵在前面的博文《图像纹理<em>特征</em>总体简述》中,笔者总结了图像纹理<em>特征</em>及其<em>分类</em>。在这里笔者对其中两种算法介绍并总结。参考网址: 《纹理<em>特征</em>提取》 《【纹理<em>特征</em>】LBP 》 《灰度共生矩阵(GLCM)理解》 《灰度共生矩阵的理解》 《图像的纹理<em>特征</em>之灰度共生矩阵 》参考论文: 《基于灰度共生矩阵提取纹理<em>特征</em>图像的研究》——冯建辉 《灰度共生矩阵纹理<em>特征</em>提取
CNN提取图片特征,之后用SVM分类
先用CNN提取<em>特征</em>,之后用SVM<em>分类</em>,平台是TensorFlow 1.3.0-rc0,python3.6 参考链接点击打开链接# coding=utf8 import random import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn import <em>svm</em> right0 = 0.0 # 记录预测为1且实际为1的结果数 error0 =...
matlab常用纹理特征提取方法(GLCM,GLDS,LBP,GMRF,FD,Gabor)
一些常用的纹理<em>特征</em>提取方法汇总,都是用matlab写的,经过测试后有效。希望对大家有所帮助。
LBP/HOG/SIFT/SURF特征SVM的trainAuto范例
在开源的车牌识别系统EasyPR中,用SVM(支持向量机)模型甄选出候选车牌中真正的车牌。目前EasyPR1.4的SVM模型输入的是LBP<em>特征</em>,本代码将EasyPR的<em>svm</em>_train.cpp独立出来,包含SIFT和SURF结合BOW作为SVM输入,以及LBP和HOG<em>特征</em>作为SVM的输入。
关于图像目标检测的HOG\LBP\Harr特征的博客
不知道博客主人让不让转载呢,所以这里只给出博客的链接。以后用得上。 目标检测的图像<em>特征</em>提取之(一)HOG<em>特征</em>    http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348 目标检测的图像<em>特征</em>提取之(二)LBP<em>特征</em>      http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929531 目标检
人脸表情识别笔记(二)特征提取之LBP(局部二值模式)原理及MATLAB代码
一:原理部分 LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理<em>特征</em>的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出,用于纹理<em>特征</em>提取。而且,提取的<em>特征</em>是图像的局部的纹理<em>特征</em>;   1、LBP<em>特征</em>的描述        原始的LBP
利用opencv训练于Haar特征、LBP特征、Hog特征分类器及问题解决
csdn中相关文章很多,我主要参考以下几篇,并解决了在实践中遇到的几个<em>问题</em>。参考:https://blog.csdn.net/lql0716/article/details/72566839<em>问题</em>解决: 第一次使用opencv_haartraining.exe进行测试,可是总是出现如上图的错误,经搜索无可用解决方案。第二次使用opencv_traincascade.exe进行测试,出现如上图错误,经...
基于LBP特征的级联分类器检测与训练原理解析
基于LBP<em>特征</em>的级联<em>分类</em>器检测与训练原理解析 LBP<em>特征</em> Adaboost<em>分类</em>器 级联<em>分类</em>器 层次聚类 快捷键 加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引用 Ctrl + Q 插入链接 Ctrl + L 插入代码 Ctrl + K 插入图片 Ctrl + G 提升标题 Ctrl + H 有序列表 Ctrl + O 无序列表...
原始LBP纹理特征提取方法介绍以及代码实现
在模式识别和数字图像处理领域,LBP指局部二值模式,即Local Binary Patterns。最初功能为辅助图像局部对比度,后来提升为一种有效的纹理描述算子,度量和<em>提取图像</em>局部的纹理信息,对光照具有不变性。该描述方法还用于质量检测,人脸图像分析等领域,取得了很好的效果。     本文详细分析和研究了LBP算法的原理和实现方法。编程的时候采用c++语言,成功实现了提取视频中物体局部纹理<em>特征</em>的功
图像处理:LBP特征提取理解
LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理<em>特征</em>的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen,和 D. Harwood 在1994年提出,用于纹理<em>特征</em>提取。而且,提取的<em>特征</em>是图像的局部的纹理<em>特征</em>; 1、LBP<em>特征</em>的描述       原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值...
图像特征提取代码(HOG、LBP、Haar、Hu矩、Zernike矩)
图像<em>特征</em>提取代码,包括LBP、HOG、Haar、Zernike矩、Hu矩<em>特征</em>,.h文件有如何调用的详细说明,C/OpenCV程序
Adaboost应用系列之二:Opencv2.0中利用Adaboost训练LBP特征产生xml分类
前4个步骤 1.采集样本 2.预处理样本 3.生成正负样本描述文件 4.创建正样本vec文件 参考另一篇文章《Opencv2.0中利用Adaboost训练Haar<em>特征</em>产生xml<em>分类</em>器》,详细见http://blog.csdn.net/holybin/article/details/16840875。 5.训练样本 (1)上一篇文章采用的是opencv_haartrai
【OpenCV人脸识别入门教程之四】LBP人脸识别
本文使用OpenCV实现LBP人脸识别,并使用摄像头进行实时人脸识别。 系统:Windows7;OpenCV版本:2.4.10. 一、人脸识别的简单流程 二、代码实现
图像LBP特征提取
用于<em>提取图像</em>的LBP<em>特征</em>,运用VS2010编写,可正常运行。
LBP特征及其变体和python实现
一. LBP<em>特征</em> LBP(Local Binary Pattern),局部二值模式,主要用于提取纹理<em>特征</em>,根据文献[1]我们可以了解到LBP及其变体。一般的使用方法是,先将图像转换为灰度图,接着计算LBP<em>特征</em>图,最后计算其直方图作为<em>特征</em>向量。 0.如何描述纹理信息 不多说,看图。LBP<em>特征</em>可以表示平坦、边缘、角点等区域。 1.original LB...
OpenCV3.2.0中使用HOG特征训练SVM分类器时重点注意事项
本篇文章主要是本人在编程的过程遇到的,困扰了我好久的几个小<em>问题</em>,在此与大家分享,希望大家不会被相同的<em>问题</em>所困扰。
opencv利用(HAAR,LBP等特征)训练自己的分类
Step1:准备训练样本 训练样本的准备包括正样本和负样本。 正样本就是你要检测的物体图片,比如身份证识别中的国徽。负样本原则上是国徽以外的任何物体都行,这是网上教程所说的,但是实际上,负样本是每一级级联<em>分类</em>器自身调参优化的依据。也就是说,单级<em>分类</em>器的目的是寻找一组参数,让所有的正样本都通过该级<em>分类</em>器,只让少数不可区分开的负样本通过,到下一级<em>分类</em>器的时候再增加<em>特征</em>数目以寻求把所有负样本都kill掉,
SVM用于分类问题
支持向量机(SVM)除了可以用于<em>分类</em><em>问题</em>,也可以用于回归<em>问题</em>。 转自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_62970c250102xfzj.html 1. SVM回归模型的损失函数度量 我们知道SVM<em>分类</em>模型的目标函数是,同时要让训练集中的各个样本点尽量远离自己类别一侧的支持向量,即约束条件是。如果加上一个松弛变量,则目标函数变成,对应的约束条...
OPENCV中LBP,HOG特征结合SVM向量机训练,测试
第一步: 先是得到训练图像集 #include &amp;lt;opencv2/opencv.hpp&amp;gt; #include &amp;lt;iostream&amp;gt; using namespace std; using namespace cv; int main() { char ad[128] = { 0 }; int filename = 0, filenum = 0; Mat img = ...
HOG-LBP detection
提取HOG<em>特征</em>和LBP<em>特征</em>,使用SVM进行<em>分类</em>来进行检测
【OpenCV笔记 16-2】OpenCV人脸检测和人眼检测之LBP分类
OpenCV人脸检测之LBP检测器
表情识别 源码Matlab LBP+LPQ SVM PCA
对jaffe人脸库进行识别测试,将jaffe人脸库分为训练集和测试集两部分,首先对图片进行LBP+LPQ<em>特征</em>提取,然后<em>svm</em><em>分类</em>识别,统计识别率
数据挖掘—LDA,PCA特征提取降维与SVM多分类在人脸识别中的应用-数据集ORL
下载地址:https://github.com/13952522076/ORL3 下载时麻烦给个小星星,谢谢! @vision 3 @author:马旭 @tel:13952522076 @email:1007540910@qq.com 执行:执行predict.m文件; 结果:时间一般为0.2秒左右,正确率100%;(因为测试集比较少) 预处理数据
用opencv自带的traincascade.exe训练给予haar特征和LBP特征分类
opencv中有两个函数可以训练<em>分类</em>器opencv_haartraining.exe和opencv_traincascade.exe,前者只能训练haar<em>特征</em>,后者可以用HAAR、LBP和HOG<em>特征</em>训练<em>分类</em>器。这两个函数都可以在opencv\build\x86\vc10\bin文件夹下找到,opencv_haartraining.exe训练的adaboost级联<em>分类</em>器有很多了,本文主要讲openc
OpenCV实战5: LBP级联分类器实现人脸检测
OpenCV中的HAAR与LBP数据 HAAR<em>特征</em>数据 参看 haarcascade_frontalface_alt.xml 各标签 LBP<em>特征</em>数据 参看 <em>lbp</em>cascade_frontalface.xml 各标签 HAAR与LBP的区别: HAAR<em>特征</em>是浮点数计算 LBP<em>特征</em>是整数计算 LBP训练需要的样本数量要比HAAR大 同样的...
基于纹理特征提取的图像分类方法
深入研究灰度共生矩阵算法,结合和差统计法对其进行改进。编码实现改进的图像纹理提取算法,并 采用基于径向基内积函数内核的支持向量机方法对图像<em>分类</em>效果进行实验。通过训练和测试证明,该系统能减 少<em>特征</em>提取的计算时间和存储空间,并可达到良好的图像<em>分类</em>效果
基于OpenCV3.x的SVM字符分类源码及其分析
SVM是一种二<em>分类</em>算法,当然,也可以去做<em>分类</em>。OpenCV的SVM已经提供了多<em>分类</em>,不需要我们手动的去写代码。我们可以将SVM用在数字和字符的<em>分类</em>上面, 比如我们已经获得一副图片,去判断这个字符到底是数字0-9中的哪一个?根据SVM的<em>分类</em>,我们可以准确地知道这副图片属于哪一类。 由于涉及到机器学习以及样本的个数不同,不同的硬件将耗费的时间也不同。下面列出我试验的电脑硬件配置 CPU i7-87...
LBF特征和增强的LBF特征
LBP<em>特征</em>:计算△S\triangle S的标准化方式:增强的LBF<em>特征</em> 详细内容参考:http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/52526104 下载: lbf<em>特征</em>:http://download.csdn.net/detail/xuluhui123/9647021 参考文献:1.Face Alignment at 3000 FPS via
【opencv、机器学习】opencv中的SVM图像分类(一)
一、图像<em>分类</em>概述 本模块是用在图像内容识别的部分,图像<em>分类</em>是利用计算机对图像进行定量分析,把图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的一种,以代替人工视觉判读的技术。从目视角度来说,对图像进行提高对比度、增加视觉维数、进行空间滤波或变换等处理的目的就是使人们能够凭借知识和经验,根据图像亮度、色调、位置、纹理和结构等<em>特征</em>,准确地对图像景物类型或目标做出正确的判读和解释。  <em>特征</em>提取是计算机视
SVM算法,包括线性和非线性分类
SVM算法,包括线性和非线性<em>分类</em>,是模式别别中的典型算法和应用
关于 opencv 训练LBP联级分类器的傻瓜式操作
最近需要做一个联级<em>分类</em>器来定位图像中的目标(用车牌定位来做例子),于是选用opencv的LBP算法。关于介绍,这篇博文写的还可以 点击打开链接 实现的时候查找其他博客也遇到了很多<em>问题</em>,我用的是opencv3.2版本,为了以后方便查看,做下记录。下面是我使用的过程: 1:首先准备数据集。数据集与SVM类似,分为车牌图片和非车牌图片。图像为灰度图,分别放在pos和neg文件夹下。我用到的数据是pos...
AdaBoost+LBP人脸检测算法加速相关分析
AdaBoost+LBP人脸检测时间用量分析   检测流程           人脸检测过程采用多尺度滑窗搜索方式,每个尺度通过一定步长截取大小为20x20的窗口,然后将窗口放到级联<em>分类</em>器中进行是不是人脸的判决,如果是人脸则该窗口通过所有级联<em>分类</em>器;反之,会在某一级<em>分类</em>器被排除。           流程如下:          图中所示为主要的人脸检测步骤,其中: 1. 
人脸识别LBP的MATLAB实现
人脸识别一般包括人脸检测、识别2大方面,其中有些还需要对人脸进行校正,定位以便达到更准确。本文主要在检测和识别2个方面,做个简单的实时的实现。 人脸图像文件夹分布格式 简单的人脸识别示例代码如下: %% 导入原始图像(640*480).其中srcPath路径下有若干个文件夹, % 每个文件夹下为同一个人的图片(至少15张,越多越好),文件夹名字为该人的姓名 srcPath ...
【图像处理】LBP特征
转载自:http://blog.csdn.net/zouxy09LBP<em>特征</em>    LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理<em>特征</em>的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出,用于纹理<em>特征</em>提取。而且,提取的<em>特征</em>是图像的局部的纹理<em>特征</em>;1、LBP<em>特征</em>...
opencv机器学习 Haar特征 LBP特征 adaboost集成学习 级联分类器 支持向量机SVM 主成分分析PCA 人工神经网络(ANN) 笑脸检测 SVM分类 笑脸 检测
github地址一、Haar<em>特征</em> 级联<em>分类</em>器 (CascadeClassifier) AdaBoost强<em>分类</em>器串接级联<em>分类</em>器是将若干个<em>分类</em>器进行连接,从而构成一种多项式级的强<em>分类</em>器。从弱<em>分类</em>器到强<em>分类</em>器的级联(AdaBoost 集成学习  改变训练集)级联<em>分类</em>器使用前要先进行训练,怎么训练?用目标的<em>特征</em>值去训练,对于人脸来说,通常使用Haar<em>特征</em>进行训练。其他还有 LBP<em>特征</em>【1】提出积分图(In...
SVM 的推导、特点、优缺点、多分类问题及应用
关于SVM的推导网上有一大堆的资料可以参考,在这里就不在叙述了,重点讲解SVM的其他<em>问题</em> SVM有如下主要几个特点: (1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射; (2)对<em>特征</em>空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化<em>分类</em>边际的思想是SVM方法的核心; (3)支持向量是SVM的训练结果,在SVM<em>分类</em>决策中起决定作用的是支持向量。 (4)SV
一个用BoW|Pyramid BoW+SVM进行图像分类的Matlab Demo
做了一个简单的图像<em>分类</em>的Demo。是能够让图像<em>分类</em>的初学者能够直观的从实际中观察揣摩理解图像<em>分类</em>的环节,各个环节的步骤以及重要性,哪些环节是<em>问题</em>的本质等等。 图像的<em>特征</em>用到了Dense Sift,通过Bag of Words词袋模型进行描述,当然一般来说是用训练集的来构建词典,因为我们还没有测试集呢。虽然测试集是你拿来测试的,但是实际应用中谁知道测试的图片是啥,所以构建BoW词典我这里也只用
人脸检测之LBP特征
转载:https://blog.csdn.net/quincuntial/article/details/50541815 一、LBP<em>特征</em>的背景介绍 LBP指局部二值模式,英文全称:Local Binary Pattern,是一种用来描述图像局部<em>特征</em>的算子,LBP<em>特征</em>具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。它是由T. O...
图像特征检测描述(一):SIFT、SURF、ORB、HOG、LBP、HAAR特征的原理概述及OpenCV代码实现
什么叫<em>特征</em>检测?就是检测图像中目标的<em>特征</em>呗,所谓<em>特征</em>,不管你怎么旋转目标,离目标远近,它的<em>特征</em>都应不变才对,这两个特性称为叫旋转不变性和尺度不变性。当然还有其它<em>特征</em>,如光照不一样,也不应该变化嘛,只是旋转不变性和尺度不变性是最基本的两个要求。 对<em>特征</em>的描述有很多种方法和算子,常见的有SIFT<em>特征</em>描述算子、SURF<em>特征</em>描述算子、ORB<em>特征</em>描述算子、HOG<em>特征</em>描述、LBP<em>特征</em>描述以及Harr<em>特征</em>描述...
基于OPENCV的LBP特征提取及直方图计算
自己在OPENCV中face库里面分离出来的LBP<em>特征</em>提取,及LBP直方图计算的库,已经简单封装好,可以直接使用,里面附带demo
SVM二分类的MATLAB实现
是基于课程SVM原理内容写的SVM的底层实现,包括线性的和非线性采用核函数的。初学者,比较。。。
基于LBP算子的人脸识别算法
这里是识别,而不是人脸检测,检测部分前面我已经说过,是一种基于adaboost的级联决策算法,能够高精度的检测出人脸所在的区域。  前面我们转载了几篇人脸识别网上的资源,大家可能知道如何在OpenCV中使用人脸识别这个库,但是对于其中算法的深层含义还远没有彻底弄懂。所以我通过一篇论文的阅读《基于LBP和Fisher face的人脸算法研究》讲解现在人脸识别算法的具体含义。 CV_E
人脸识别之人脸检测(七)--LBP特征原理及实现
原文:https://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/50678658 主要依据这篇文章总结,但是有些地方,个人感觉理解有偏差,特此做备注。 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929531           LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种...
SVM 基本概念及Python实现方式
SVM(support vector machine)支持向量机: 注意:本文不准备提到数学证明的过程,一是因为有一篇非常好的文章解释的非常好:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837,另一方面是因为我只是个程序员,不是搞数学的(主要是因为数学不好。),主要目的是将SVM以最通俗易懂,简单粗暴的方式解释清楚。 线性<em>分类</em>:
使用opencv训练LBP识别模型
import cv2import osimport numpy as npdef detect_face(img):    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)     face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')     faces = f...
机器学习 之 LBP特征
综述:: LBP<em>特征</em>:Local Binary Pattern,局部二值模式<em>特征</em>,是一种用来描述图像局部纹理<em>特征</em>的算子。LBP<em>特征</em>算子计算简单、效果较好,数据量小,因此LBP<em>特征</em>在计算机视觉的许多领域都得到了广泛的应用,LBP<em>特征</em>比较多用于目标检测中。LBP计算出的<em>特征</em>具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点,例如对光照不敏感。 LBP的基本算子原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素
如何在caffe框架下通过CNN提取图像特征?
我需要用caffe提取图片的CNN<em>特征</em>,再进行后面的处理。    在Oxford VGGnet官网里面已经下载了在imgenet上训练好的VGG16.caffemodel文件,以及相应的配置文件VGG16.prototxt,然后准备用matlab<em>提取图像</em>经过VGGnet的<em>特征</em>。现在的<em>问题</em>是,VGG16.prototxt里网络最后一层是经过softmax层的1000维向量,而我想要的是全连接层(...
HOG + SVM 进行图片分类(python)
前言 大家能看到这篇文章,想必对HOG还是有些了解了,那我就不赘述了,其实我自己不太懂,但是还是比刚开始好一些了。下面我的代码是参考这位博主的:点我查看 上面那位博主是用的cifar-10数据集,但是我们的数据集很可能是普通的图片,所以我进行了一些改进。 注意事项: 你的图片必须是正方形,如果需要调整图片大小,建议百度一下,python几行就可以搞定了,最后把图片全部换成宽高相等的。...
LBP学习和PCA学习
1、LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)重点内容 2、pca学习以及代码学习
LBP纹理特征算法较全面总结
【致谢】http://blog.sina.com.cn/s/blog_631a4cc401013pkn.html 【致谢】http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929531   纹理<em>分类</em>是一个很老的topic,但是一些纹理<em>分类</em>的方法为以后的图片<em>分类</em>奠定了基础。 首先定义一下纹理图片,他是一个随一下变量变化的函
LBP特征匹配的两种鲁棒方法
 Histogram intersection(直方图交叉核) 看关于LBP人脸识别的论文时提到了Histogram intersection这个方法,方法最初来自The Pyramid Match Kernel:Discriminative Classification with Sets of Image Features这篇论文,用来对<em>特征</em>构成的直方图进行相似度匹配,下面介绍下原理。
浅析基于HSV特征和LBP特征的行人检测算法
      行人检测就是检测图像或视频中是否包含行 人,并根据检测出的行人给出其大小和位置信息, 是目前机器视觉领域的研究热点之一。行人检测 具有广泛的应用需求和经济价值,例如在车辆辅助 驾驶、智能视频监控、人体行为分析、虚拟现实中有广泛的应用,近年来也应用在航拍图像和受害者营 救等新兴领域中[1]。但是,由于行人具有非刚性特 征,行人图像受身材、姿态、衣着以及拍摄时的视 角、光照等因素的影响,再...
Face Description with Local Binary Patterns
用LBP<em>特征</em>进行人脸识别,用LBP<em>特征</em>进行人脸识别用,LBP<em>特征</em>进行人脸识别
图像处理三大特征提取,hog特征,LBP特征,harr特征
(一)HOG<em>特征</em> 1、HOG<em>特征</em>: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)<em>特征</em>是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的<em>特征</em>描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成<em>特征</em>。Hog<em>特征</em>结合SVM<em>分类</em>器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国
【opencv】LBP特征提取
void e<em>lbp</em>(Mat&amp;amp; src, Mat &amp;amp;dst, int radius, int neighbors) { for (int n = 0; n &amp;lt; neighbors; n++) { // 采样点的计算 float x = static_cast&amp;lt;float&amp;gt;(-radius * sin(2.0*CV_PI*n / static_ca...
网上购书系统(论文)下载
一个网上购书系统的论文 伴随着Internet的蓬勃发展,网络购物中心作为电子商务的一种形式正以其高效、低成本的优势,逐步成为新兴的经营模式和理念,人们已经不再满足用途信息的浏览和发布,而是渴望着能够充分享受网络所带来的更加多的便利。网络购物正适应了当今社会快节奏地生活,使顾客足不出户便可以方便快捷轻松地选购自己喜欢的商品。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/khjh546546dsadas/2400931?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/khjh546546dsadas/2400931?utm_source=bbsseo[/url]
计算机组成原理课程设计报告下载
计算机组成原理的课程设计 实验一 算术逻辑运算实验……………………………………………2 一. 实验目的……………………………………………………………………2 二. 实验内容……………………………………………………………………2 1.实验原理………………………………………………………………………2 2.实验步骤………………………………………………………………………3 实验二 移位运算实验…………………………………………………4 一. 实验目的……………………………………………………………………4 二. 实验内容……………………………………………………………………4 1.实验原理……………………… 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/duanwenlong/2461836?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/duanwenlong/2461836?utm_source=bbsseo[/url]
NVIDIA显卡降频Powermizer Switch下载
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