在jupyter里用python处理图像并提取图像特征做人脸识别实验 [问题点数:50分]

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python+opencv实践》四、图像特征提取与描述——31 Shi-Tomasi 角点检测& 适合于跟踪的图像特征
目标本节我们将要学习:• 另外一个角点检测技术:Shi-Tomasi 焦点检测• 函数:cv2.goodFeatureToTrack()原理上一节我们学习了Harris 角点检测,后来1994 年,J.Shi 和C.Tomasi在他们的文章《Good_Features_to_Track》中对这个算法做了一个小小的修改,并得到了更好的结果。我们知道Harris 角点检测的打分公式为:但Shi-Tom...
基于python图像特征提取算法SIFT
基于<em>python</em>的<em>图像</em>特征提取算法SIFT
用Python实现OpenCV特征提取与图像检索demo
“拍立淘”“一键识花”“街景匹配”……不知道大家在使用这些神奇的功能的时候,有没有好奇过它们背后的技术原理?其实这些技术都离不开最基本的<em>图像</em>检索技术。本篇文章我们就将对这一技术的原理进行介绍,并通过一个简单的Python脚本来实现一个最基本的<em>图像</em>检索demo。 <em>图像</em>特征 首先我们需要明白<em>图像</em>特征是什么以及它的使用方法。 <em>图像</em>特征是一种简单的<em>图像</em>模式,基于这种模式我们可以描述我们在<em>图像</em>上所看...
【Python机器学习】系列之特征提取与处理
转载:http://www.10tiao.com/html/502/201607/2653283084/1.html 第1章 机器学习基础 将机器学习定义成一种通过学习经验改善工作效果的程序研究与设计过程。其他章节都以这个定义为基础,后面每一章里介绍的机器学习模型都是按照这个思路解决任务,评估效果。 第2章 线性回归 介绍线性回归模型,一种解释变量和模型参数与连续的响应变量相关的模型。本章...
人脸头部图像的特征提取方法
在人脸姿态校正中大部分都是针对人脸头部进行姿态校正的,通过相关资料的阅读,总结了自己的一些相关的方法,资料和大家分享一下,呵呵~! 人脸头部<em>图像</em>的特征提取方法: (1)     Sobel算子提取的特征:Sobel算子是一种常用的边缘算子,该方法用两个卷积核检查每个象素的邻域并对灰度变化进行量化,通常也能够用于确定边缘的位置和方向。在姿态估计中,由于通常只估计Yaw和Pitch姿态参数,因此通
简单人脸识别(jupyter)
import cv2# 导入opencv:计算机视觉库import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineanbei = plt.imread('./source/9a504fc2d56285358e6bf5d59aef76c6a6ef63be.jpg')plt.imshow(anbei)case = cv2.Cas...
基于OpenCV、随机森林算法实现的图像分类识别系统
1 数据准备 2 使用RGB颜色直方图做特征训练分类器 2.1 计算RGB颜色直方图 2.2 使用随机森林训练分类器 2.3 评估随机森林分类器 开发环境<em>jupyter</em> notebook import cv2 import os import pickle #持久化 import numpy a...
图像特征(四)hash特征
感知哈希算法: 1.基于低频的均值哈希 一张图片就是一个二维信号,它包含了不同频率的成分。如下图所示,亮度变化小的区域是低频成分,它描述大范围的信息。而亮度变化剧烈的区域(比如物体的边缘)就是高频的成分,它描述具体的细节。或者说高频可以提取图片详细的信息,而低频可以提供一个框架。 而一张大的,详细的图片有很高的频率,而小图片缺乏<em>图像</em>细节,所以都是低频的。所以我们平时的下采样,也就是缩小图...
[OpenCV-Python] OpenCV 中图像特征提取与描述 部分 V (二)
      34 角点检测的 FAST 算法 目标   • 理解 FAST 算法的基础   • 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测原理   我们前面学习了几个特征检测器,它们大多数效果都很好。但是从实时<em>处理</em>的角度来看,这些算法都不够快。一个最好例子就是 SLAM(同步定位与地图构建),移动机器人,它们的计算资源非常有限。 为了解决这个问题,Edward_Roste...
opencv教程(基于python)----图象的特征与提取
当我们进行目标追踪目标分割的时候一个基础的问题是:我们要找到吐下那个的特征,这些特征要易于被追踪比较。通俗的来说就是找到图象中的一些区域,无论你想向那个方向移动这些区域变化都很大,这个找到图象特征的技术被称为特征检测。 harris角点检测 原理。此外简单说一句这个算法的主要思想是计算像素的某个值,当其大于某个阈值时就认为该像素是角点(特征点)。 cv2.cornerHarris(...
基于Python的卷积神经网络和特征提取
深度学习特征提取神经网络Pythonnolearntheano 摘要:本文展示了如何基于nolearn使用一些卷积层和池化层来建立一个简单的ConvNet体系结构,以及如何使用ConvNet去训练一个特征提取器,然后在使用如SVM、Logistic回归等不同的模型之前使用它来进行特征提取。 卷积神经网络(ConvNets)是受生物启发的MLPs(多层感知器),它们有着不同类别的层,并且每层的工...
python进行图片处理和特征提取
原文来自:http://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/01/basics-image-processing-feature-extraction-<em>python</em>/ 毫无疑问,上面的那副图画看起来像一幅电脑背景图片。这些都归功于我的妹妹,她能够将一些看上去奇怪的东西变得十分吸引眼球。然而,我们生活在数字图片的年代,我们也很少去想这些图片是在怎么存
OpenCV-Python] OpenCV 中图像特征提取与描述 部分 V (一)
      29 理解<em>图像</em>特征 目标 本节我会试着帮你理解什么是<em>图像</em>特征,为什么<em>图像</em>特征很重要,为什么角点很重要等。29.1 解释   我相信你们大多数人都玩过拼图游戏吧。首先你们拿到一张图片的一堆碎片,要做的就是把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅<em>图像</em>。问题是,你怎样做到的呢?如果把你做游戏的原理写成计算机程序,那计算机就也会玩拼图游戏了。如果计算机可以玩拼图,我们就可以给计算机一...
【人脸检测】第四篇 图像的二值化
注:转载至https://blog.csdn.net/morewindows/article/details/8239678【人脸检测】第四篇 <em>图像</em>的二值化   在上一篇中介绍了使用Canny算子对<em>图像</em>进行边缘检测。与边缘检测相比,轮廓检测有时能更好的反映<em>图像</em>的内容。而要对<em>图像</em>进行轮廓检测,则必须要先对<em>图像</em>进行二值化,<em>图像</em>的二值化就是将<em>图像</em>上的像素点的灰度值设置为0或255,这样将使整个<em>图像</em>呈现出...
PCA(主成分分析)方法数据降维、重构和人脸识别
本文使用matlab采用PCA完成对数据的降维、重构和<em>人脸识别</em>。 参考文章:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/38536463 我眼中的PCA: 数据的维数过高,<em>处理</em>起来耗时又费力,于是就在想我能不能只<em>处理</em>部分维数,并且得到的结果与全部维数的结果一致。当当当,PCA就出炉了。简单来说,就是一个图片有2000个特征维度,而实际上只有
python调用resnet模型 对人脸图片进行特征提取,提取全连接层特征向量
#resnet feature extraction import os os.chdir('/root/caffe-master/examples') import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import itertools import csv plt.rcParams['figure.figsize']=(10,10) plt
图像处理图像特征提取之(二)LBP特征
LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述<em>图像</em>局部纹理特征的算子;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,用于纹理特征提取。而且,提取的特征是<em>图像</em>的局部的纹理特征; 1、LBP特征的描述        原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心
Python中常用的图像特征
数据链接:https://pan.baidu.com/s/1cz8SihL2HYh_cFudc7y07Q 密码:tr35 import cv2 import numpy as np 1、颜色特征 img_gray_data = cv2.imread('./images/messi.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) hist, bins = np.histogram(im...
基于ORL库和PCA方法的人脸识别系统matlab源码
基于剑桥大学的ORL人脸数据集,用PCA方法提取特征脸(主成分脸),并重构人脸<em>图像</em>,进一步和原样本<em>图像</em>进行对比。本系统采用matlab代码实现。
Python 训练人脸识别模型(3)图像采集及预处理
Python 训练<em>人脸识别</em>模型(3)<em>图像</em>采集及预<em>处理</em>ok,好久没有更新了。最近在搞Matlab。好啦,今天带来的是<em>图像</em>采集及预<em>处理</em>部分的内容。 在之前的博客中已经完成了<em>人脸识别</em>,下一步就是准备数据了。那么就是在采集过程中将采集到的人脸区域进行切割并保存。图片保存:在检测循环中添加如下的保存代码(图片名称以数字命名)num=0img_name = '%s/%d.jpg' % ('自己选择路径', n
利用python进行图像处理
我的系统上<em>python</em>的版本是32位,<em>python</em>2.7.9: 在进行<em>图像</em><em>处理</em>前需要按照PIL模块,参考了很多人的建议,最后选用了pillow, https://pypi.<em>python</em>.org/pypi/Pillow/2.7.0,直接下载了exe版本: 注意若之前安装过PIL,需先卸载PIL再安装pillow,码代码的时候需要把import Image换成from PIL i
python数据分析及处理案例技巧11-20(基于jupyter
案例11:cut函数与数据分组1)cut的用法设置包含最小值,不包括左,包括右,可用right = False包括左,不包括右显示成组别格式数值统计: 还可以不指定面元的界限,直接传入一个整数参数,cut()会按照指定的数字,将元素划分为相应的几部分。2)qcut用法而qcut()可以保证每个面元的数量相同按分位数切分3)自定义分组函数使用案例文本格式,方便复制:#定义分组函数def binnin
利用python、tensorflow、opencv实现人脸识别(包会)!
  一,前言 本人是机械专业在读硕士,在完成暑假实践的时候接触到了<em>人脸识别</em>,对这一实现很感兴趣,所以花了大概十天时间做出了自己的<em>人脸识别</em>。这篇文章应该是很详细的了所以帮你实现<em>人脸识别</em>应该没什么问题。 先说本博文的最终要达到的效果:通过一系列操作,在摄像头的视频流中识别特定人的人脸,并且予以标记。 本人通过网上资料的查询发现这类<em>人脸识别</em>,大多参考了一位日本程序员小哥的文章。 链接:http...
Python scikit-learn 学习笔记—PCA+SVM人脸识别
<em>人脸识别</em>是一项实用的技术。但是这种技术总是感觉非常神秘,在sklearn中看到了<em>人脸识别</em>的example,代码网址如下: http://scikit-learn.org/0.13/auto_examples/applications/face_recognition.html#example-applications-face-recognition-py   首先介绍一些PCA和SVM的功能
pHash图像相似度比较算法汇总
翻译原文地址:http://www.hackerfactor.com/blog/index.php?/archives/432-Looks-Like-It.html 在过去的几个月,我不停地寻求“TinEye 如何工作”的答案,或者说它是如何搜索图片的。 结果是我仍没法知道TinEye图片搜索引擎是如何工作的,他们并没有公开他们所用使用的算法细节。然而,根据它返回的结果,呈现给我的是感知哈希算...
用小波对图像分解,和特征分析
path = 'C:\Program Files\MATLAB\R2013a\bin\Original_Images\DIP3E_Original_Images_CH10\'; fileExt = '*.tif'; files = dir(fullfile(path,fileExt)); len = size(files,1); n=0; for i=1:len fileName = st
Python】【Caffe】图像特征与特征库匹配的物体识别
Python】【Caffe】<em>图像</em>特征与特征库匹配的物体识别方法前言Github代码地址:https://github.com/HandsomeHans/Object-Classification-of-Mapping-Features后来做了一些改动,最新代码看Github吧,我就不在这里更新代码了。Save_Feature_cam.py 通过摄像头拍摄,按空格键保存特征入库。Contrast_F...
机器学习决策树算法解决图像识别
随着科技的发展,信息量的日益膨胀,对此我们引入了一个新的名词——大数据,在大数据领域中我们面临三大问题,数据抓取,数据管理和<em>处理</em>数据。他是需要新的<em>处理</em>模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 此篇报告主要是对数据<em>处理</em>方面进行的一定个人总结和观点阐述,利用机器学习的方法对海量信息进行数据挖掘和统计分析,旨在于IT管理,企业可以将实时数据流分析和历史相关数据相结合,加深大数据对重要用户的洞察力。 机器学习是多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂
人脸识别---人脸图像处理
Abstrcat—人脸<em>图像</em>预<em>处理</em>是为了去除光照对人脸影响。通常我们采用直方图均衡化对人脸<em>图像</em>进行<em>处理</em>。下面介绍一个方法对人脸进行预<em>处理</em>,由于没有找到相关文献的介绍,现在只能给出公式以及该方法与直方图均衡化后的结果。该方法最终得到识别率比直接采用直方图均衡化好。对于一幅尺寸为m∗nm*n人脸<em>图像</em>II. I1=I(∑mi=1∑nj=1|Iij|a/(m∗n))(1/a)I_{1}=\frac{I}{(
人脸识别之图片处理
#-*-coding:utf8-*- import os import cv2 import numpy as np #输入一个文件路径,对其下的每个文件夹下的图片读取,并对每个文件夹给一个不同的Label #返回一个img的list,返回一个对应label的list,返回一下有几个文件夹(有几种label) def read_file(path): img_list = [] ...
应用PCA算法提取特征脸,重构人脸图像,并利用SVM算法进行人脸识别
//--应用PCA进行特征提取,并重构人脸<em>图像</em>--// #include&amp;lt;highgui.h&amp;gt; #include&amp;lt;cv.h&amp;gt; #include&amp;lt;windows.h&amp;gt; #include&amp;lt;iostream&amp;gt; #include&amp;lt;stdio.h&amp;gt; #include&amp;lt;cxcore.h&amp;gt; #include&amp;lt;ml.h&amp;gt; us
Python先生,你好!(5)——使用高斯滤波器提取图像特征
Python先生,你好!(5)——使用高斯滤波器提取<em>图像</em>特征(一)前 言(二)高斯滤波器的<em>python</em>实现(三)总 结 (一)前 言 高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于<em>图像</em><em>处理</em>的减噪过程。通俗的讲,高斯滤波就是对整幅<em>图像</em>进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是:用一个模板(或称卷积、掩模)扫描<em>图像</em>...
图像识别】 Python+Opencv调用摄像头实现人脸识别并保存视频
本文介绍了利用Python+Opencv实现调用摄像头、进行<em>人脸识别</em>、并保存为avi格式视频的程序方法。至于<em>python</em>+opencv测试环境的搭建,回头再开一个帖子进行介绍。 【前期配置】 Python2.7+Opencv2.4.13 【实现过程】 先贴代码: #!/usr/bin/env <em>python</em> #coding=utf-8 import os import numpy
OpenCV实践之路——人脸识别之一数据收集和预处理
前段时间对人脸检测和人脸标记进行了一些尝试:人脸检测(C++/Python)和用Dlib库进行人脸检测和人脸标记。但是检测和识别是不同的,检测解决的问题是图片中有没有人脸;而识别解决的问题是,如果一张图片中有人脸,这是谁的脸。人脸检测可以利用opencv自带的分类器,但是<em>人脸识别</em>就需要自己收集数据,自己训练分类器了。opencv给出的有<em>人脸识别</em>的教程:Face Recognition with
一张照片即可达到人肉功能,python搭建人脸识别数据库!
  其实一直对电影里面的对×××进行人脸匹配然后,刷出来×××信息很感兴趣,今天晚上一时兴起,就搞了一把小的。 理论上:你可以建立一个你感兴趣的百万级的数据库,给你个照片 ,你就可以得到她是谁,哪里的,信息都可以知道,而且因为人与人之间的网状的关联,你甚至可以知道她喜欢的人是谁,男朋友长啥样子。 想信我:一切都不是虚构的,你能做的更多! 思路: 一、数据收集,可以采用爬虫对网上海里的...
jupyter入门之图像处理
scipy图片<em>处理</em> 导入库 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame # <em>图像</em><em>处理</em>库 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # scipy.fftpack模块用来计算快速傅里叶变换 # 速度比传统傅里叶变换更快,是对之前...
MATLAB图像处理---特征提取
1.<em>图像</em>的边缘检测 edge  <em>图像</em>的边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些像素的集合,它是<em>图像</em>最基本的特征。边缘是位置的标志,对灰度的变化不敏感,因此,边缘也是<em>图像</em>匹配的重要特征。而边缘检测基本思想是先检测<em>图像</em>中的边缘点,再按照某种策略将边缘点连接成轮廓,从而构成分割区域,边缘检测的目的是标识数字<em>图像</em>中亮度变化明显的点,<em>图像</em>边缘检测大幅度地减少了数据量,并且剔除了可以认为不相关的信息,保留了<em>图像</em>
图像处理之特征提取:HOG特征简单梳理
HOG 方向梯度直方图,这里分解为方向梯度与直方图。 一、方向梯度 梯度:在向量微积分中,标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向,梯度的长度是这个最大的变化率。更严格的说,从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。在这个意义上,梯度是雅可比矩阵的一个特殊情况。   在单变量的实值函数的情况,梯度只是导数,或者,对于一个线性函
人脸识别 光照预处理
转载:http://shijuanfeng.blogbus.com/logs/204416961.html -----------------------------------------------------------   背景和意义 目前,<em>人脸识别</em>算法已经得到了广泛的应用,但其性能仍然受光照、视角、遮挡、年龄等多方面因素影响。在众多的影响因素中,光照变化是
python数字图像处理:批处理
有时候需要对一批图片<em>处理</em>。这时候可以调用程序自带的图片集合来<em>处理</em>。 skimage.io.ImageCollection(load_pattern,load_func=None)这个函数是在io模块内,带两个参数,第一个必啊哈四图片数组路径,可以时候一个str字符串。第二个参数是load_func是一个回调函数,我们对图片进行批<em>处理</em>可回调这个函数实现。回调函数默认为imread()即默认这个函数是
NMF、PCA-人脸图像特征抽取与对比.py
NMF、PCA-人脸<em>图像</em>特征抽取与对比的<em>python</em>源代码。帮助了解聚类分析。
基于深度学习的人脸识别系统(Caffe+OpenCV+Dlib)【三】VGG网络进行特征提取
前言 基于深度学习的<em>人脸识别</em>系统,一共用到了5个开源库:OpenCV(计算机视觉库)、Caffe(深度学习库)、Dlib(机器学习库)、libfacedetection(人脸检测库)、cudnn(gpu加速库)。 用到了一个开源的深度学习模型:VGG model。 最终的效果是很赞的,识别一张人脸的速度是0.039秒,而且最重要的是:精度高啊!!! CPU:intel i5-4590 G...
使用keras预训练VGG16模型参数分类图像并提取特征
#coding=utf-8 #keras==0.3.0 theano==0.8.0 <em>python</em>==2.7.13 from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Flatten, Dense, Dropout from keras.layers.convolutional import Convolution2D,
图像检索:图像相似性度量
本文摘选自《基于半监督和主动学习相结合的<em>图像</em>的检索研究》。讲述了<em>图像</em>相似度度量的方法。   <em>图像</em>检索的性能不仅依赖于所抽取的<em>图像</em>特征,在颜色、纹理和形状等<em>图像</em>特征被提取出并建立起索引后,<em>图像</em>检索的关键就在于所采用的相似度量(或距离度量)函数。它直接关系到<em>图像</em>检索的结果和检索效率。 基于文本的检索方法采用的是文本的精确匹配,而基于内容的<em>图像</em>检索系统是一种非精确的匹配,通过计算查询示例<em>图像</em>和候选
图像特征提取之--PCA方法
引言PCA是Principal Component Analysis的缩写,也就是主成分分析。也是用于降维常用的一中方法。PCA 主要用于数据降维,对于高维的向量,PCA 方法求得一个 kk 维特征的投影矩阵,这个投影矩阵可以将特征从高维降到低维。投影矩阵也可以叫做变换矩阵。新的低维特征必须每个维都正交,特征向量都是正交的。通过求样本矩阵的协方差矩阵,然后求出协方差矩阵的特征向量,这些特征向量就可以
机器学习教程 之 SKlearn 中 PCA 算法的运用:人脸识别实例
一.PCA原理简介关于主成分分析算法,即 Principal conponent analysis ,PCA是数据分析与挖掘领域最常见也是最经典的降维方法。它通过对原数据的协方差矩阵进行广义特征值的求解,将原数据矩阵转化到另一组正交基空间(即特征向量空间)当中,在这一正交基空间中不同的维度具有不同权重,这一权重的大小对应相应的特征向量的特征值的大小,特征值越大,原数据在这一维度的重要性越大,即这一维
你们都用 Python 做人脸识别,我就偏要用 Go!
做<em>人脸识别</em>用 Python 比较多,但是今天碰上一个另类,他就跟别人不一样,就不用 Python 用 Go。其实不管是 P 还是 G,能认出脸来就是好样的。光说不练假把式...
图像形态学轮廓处理&人脸边缘轮廓提取(下巴、嘴唇)
形态学轮廓提取&人脸边缘轮廓检测
人脸图像的预处理
预<em>处理</em>是<em>人脸识别</em>过程中的一个重要环节。输入<em>图像</em>由于<em>图像</em>采集环境的不同,如光照明暗程度以及设备性能的优劣等,往往存在有噪声,对比度不够等缺点。另外,距离远近,焦距大小等又使得人脸在整幅<em>图像</em>中间的大小和位置不确定。为了保证人脸<em>图像</em>中人脸大小,位置以及人脸<em>图像</em>质量的一致性,必须对<em>图像</em>进行预<em>处理</em>。          人脸<em>图像</em>的预<em>处理</em>主要包括人脸扶正,人脸<em>图像</em>的增强,以及归一化等工作。人脸扶正是为了得到人
深度学习提取图像特征之一
卷积核:卷积核俗称卷积滤波器,是比<em>图像</em>小的矩阵,卷积核扫描<em>图像</em>得到新的小的新的矩阵叫feature map
数字图像处理(五) 利用PCA算法进行人脸识别
把你的脸部识别出来这样高科技的东西,原来可以简单的实现,说是简单,其实不像之前的那些,这次写不出来来,直接拿了高材生老师的代码来理解整个思路(请尊重他的知识产权。。。),将算法读懂。数字<em>图像</em><em>处理</em>,觉得挺实用的而写这些东西。     首先需要我们提取人脸库,如一个公司,一所学校,把每个人的头像切下来。imcrop一下,截取成一个个小方框,就如南大标准脸那样的照片。 (:)是将矩阵
python基于openCV3的人脸识别
#指定图片的<em>人脸识别</em>然后存储 #Python 3.6 openCV3 3.2 import cv2img = cv2.imread("./333.jpg")#需要识别的图片位置color = (0, 255, 0)grey = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)classfier = cv2.CascadeClassifier("./data/haarc
当下比较流行的Python图像化GUI开发框架
作为Pyhon开发者,我们迟早都会碰到图形用户界面(GUI)应用开发任务,目前市场上有大量Python GUI开发框架可供选择,Python wiki GUI programming给出了超过30个跨平台框架方案,包括Pyjamas这样的跨浏览器web开发框架。 Kivy 这是一个非常有趣的项目,基于OpenGL ES 2,支持Android和iOS平台的原生多点触摸,作为事件驱动的框架,...
『sklearn学习』《sklearn》第三章:特征提取与处理
### --------------------------------------------------- ### # ------ 特征提取与<em>处理</em> ------ # ------ 分类变量特征提取 ------ from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer one_hot_encoder = DictVector
图像特征(四) 霍夫变换
霍夫变换是一种特征检测。例如:线条。他的算法流程大致如下,给定一个物件,要辨别的形状的种类,算法会在参数空间中执行投票来决定物体的形状,而这是由累加空间里的局部最大值决定。 霍夫变换最初被设计成用来检测能够精确的解析定义的形状(例如直线,圆等)。在这些情况下,我们可以通过对于形状信息的充分了解来找出他们在<em>图像</em>中的位置和方向。而广义霍夫变换在霍夫变换的基础上根据模板匹配的原理进行了调整,广义霍夫变...
原来CNN是这样提取图像特征的。。。
对于即将到来的人工智能时代,作为一个有理想有追求的程序员,不懂深度学习(Deep Learning)这个超热的领域,会不会感觉马上就out了?作为机器学习的一个分支,深度学习同样需要计算机获得强大的学习能力,那么问题来了,我们究竟要计算机学习什么东西?答案当然是<em>图像</em>特征了。将一张<em>图像</em>看做是一个个像素值组成的矩阵,那么对<em>图像</em>的分析就是对矩阵的数字进行分析,而<em>图像</em>的特征,就隐藏在这些数字规律中。 深度...
python+opencv实践》四、图像特征提取与描述——29理解图像特征
目标 本节我会试着帮你理解什么是<em>图像</em>特征,为什么<em>图像</em>特征很重要,为什么角点很重要等。 29.1 解释 我相信你们大多数人都玩过拼图游戏吧。首先你们拿到一张图片的一堆碎片,要做的就是把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅<em>图像</em>。问题是,你怎样做到的呢?如果把你做游戏的原理写成计算机程序,那计算机就也会玩拼图游戏了。如果计算机可以玩拼图,我们就可以给计算机一大堆自然图片,然后就可以让计算机把它
学习Python的做笔记神器——Jupyter Notebook
学习Python的做笔记神器——Jupyter Notebook 给想学好Python的同学们安利一波,Jupyter Notebook是学习Python最好的做笔记环境,没有之一哦。 Jupyter Notebook(又称IPython Notebook)是一个交互式的笔记本,支持运行超过40种编程语言。将介绍Jupyter Notebook的主要特点,了解为什么它能成为人们创造优美的可交互...
PyTorch框架下分别使用Vgg、Resnet、Densenet提取图像集特征
这里主要是使用预训练好的模型进行图片特征的提取,分别使用三个模型进行抽取。 而特征提取是提取神经网络模型的倒数第二层,这里自己对模型的进行了微调,话不多说,直接上代码。 使用resnet import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable from torchvision import models,...
利用向量化对图像做快速赋值
问题背景: 假如我们有一张图,像素值全部取自一个颜色集合C (有点像是png的压缩原理) ,目的是将其分辨率降低为原来的1/2,而且降低分辨率之后的<em>图像</em>像素一定还是都属于原来的颜色集合C,假如直接用imresize的话,就会出现压缩之后像素值有损失的问题,导致会出现不在颜色集合C的像素,所以需要自己写一个不破坏像素信息的imresize函数。 解决思路: 1. 一个最简单的方法就是声
MATLAB图像处理——特征提取
1、<em>图像</em>的边缘检测的原理及基于Canny算子检测<em>图像</em> 答:边缘检测基本思想实现检测<em>图像</em>中的边缘点,再按照某种策略将边缘点连接成轮廓,从而构成分割区域。
python 原始相素特征和Pca压缩重建进行图像识别 识别性能可视化
import pandas as pd import numpy as np digits_train = pd.read_csv('../Datasets/Breast-Cancer/optdigits.tra', header=None) digits_test = pd.read_csv('../Datasets/Breast-Cancer/optdigits.tes', h...
基于 vs2013 + caffe 的 人脸图像 vgg 特征提取
安装vs2013 略 安装CUDA+cuDNN 网上关于caffe配置GPU的很多,这里再次略过。后面按照cpu的说。 下载caffe按照cpu编译 微软版caffe下载地址: https://github.com/Microsoft/caffe 编译思路:先将libcaffe设为启动项进行编译。编译过程中会报错。原因是math_functions.cpp文件编码问题,只需将math_fun
Python-OpenCV 处理图像(六)(七)(八):对象识别 图像灰度化处理 图像二值化处理
为了加快<em>处理</em>速度,在<em>图像</em><em>处理</em>算法中,往往需要把彩色<em>图像</em>转换为灰度<em>图像</em>。 0x00. 灰度图 灰度数字<em>图像</em>是每个像素只有一个采样颜色的<em>图像</em>,这类<em>图像</em>通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。 灰度<em>图像</em>与黑白<em>图像</em>不同,在计算机<em>图像</em>领域中黑白<em>图像</em>只有黑白两种颜色,灰度<em>图像</em>在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。 在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B
用树莓派 + Python + OpenCV识别人脸 拍照并上传到七牛云
这里主要想通过识别人脸并上传到七牛云存储 首先是安装七牛SDK 下载地址 https://github.com/qiniu/<em>python</em>-sdk/releases 安装 直接安装: pip install qiniu 或 easy_install qiniu 源码安装: #从Python SDK 下载地址下载源码 tar xvzf <em>python</em>-sdk-$VERSION.tar.gz cd...
图像处理入门+图像融合
本科的时候,马马虎虎学过一些<em>图像</em><em>处理</em>的基本知识,很基本的那种。做本科毕业设计好死不死的选了<em>图像</em>特征相关的方面,在VC下实现对<em>图像</em>像素级的<em>处理</em>,由于导师比较严格,<em>实验</em>和写论文的阶段是相当的痛苦加纠结,直接造成了现在看到<em>图像</em>就莫名其妙产生恐惧的心理。     没想到,唉,真的是没想到,<em>实验</em>室接到了<em>图像</em>的活儿,所有人全转到这个活上,悲剧了……不光平时工作要研究<em>图像</em>,毕业论文又是<em>图像</em>,而且还要有两篇<em>图像</em>
python实现将深度学习应用于医学图像以辅助医疗
转自fc013,仅做学习用问题导读:1.怎样利用<em>python</em><em>处理</em><em>图像</em>?2.什么是卷积?3.什么是Keras?  运用深度学习技术进行<em>图像</em>和视频分析,并将它们用于自动驾驶汽车、无人机等多种应用场景中已成为研究前沿。近期诸如《A Neural Algorithm of Artistic Style》等论文展示了如何将艺术家的风格转移并应用到另一张<em>图像</em>中,而生成新的<em>图像</em>。其他如《Generative A...
基于灰度图像人脸识别程序
FaceRecognition一个基于灰度<em>图像</em>的<em>人脸识别</em>程序非常简单,程序包括了读取LBP和PCA特征的代码 识别算法采用简单三层神经网络,输入为灰度特征,输出为识别结果。 Demo能对48个人实现识别。准确率70%左右。要添加自己的识别,只需更改train和test文件夹里的图片即可,<em>图像</em>会自动拉伸。点击训练按钮开始训练,不同的数据大小训练时间不同,请耐心等待。Demo已经有一个训练好的模型。训...
Jupyter中直接显示Matplotlib的图形
一.使用以下cmd命令生成i<em>python</em>_config.py 文件i<em>python</em> profile create二.在i<em>python</em>_config.py中添加以下代码c.InteractiveShellApp.matplotlib = 'inline'注意不是在i<em>python</em>_qtconsole_config.py中添加上述代码.如下图所示:
图像三大特征
原文  http://dataunion.org/20584.html   (一)HOG特征 1、HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和<em>图像</em><em>处理</em>中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计<em>图像</em>局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于<em>图像</em>识别中,尤
基于PCA的ORL人脸库特征抽取
ORL人脸库 ORL人脸库(包含40个人的每人10张人脸的共400张人脸): http://www.cl.cam.ac.uk/Research/DTG/attarchive:pub/data/att_faces.tar.Z 1.1读入样本<em>图像</em> 参考http://whuhan2013.github.io/blog/2017/01/03/pca-face-extraction/定义函数 fu
图像通用特征的提取
主要包含了<em>图像</em>的灰度直方图、灰度<em>图像</em>的信息熵、圆形度……等35个<em>图像</em>通用特征的提取; Character.h #include #include #include #include #include using namespace std; // 存储目标物体的椭圆结构特征 typedef struct _FitEllipse { float e; // 离心率 float
利用卷积神经网络(CNN)提取图像特征
一、前言本篇文章主要介绍了CNN网络中卷积层的计算过程,详细了解CNN的其它信息可以参考:技术向:一文读懂卷积神经网络。卷积神经网络(CNN)是局部连接网络。相对于全连接网络其最大的特点就是:局部连接性和权值共享性。因为对一副<em>图像</em>中的某个像素p来说,一般离像素p越近的像素对其影响也就越大(局部连接性);另外,根据<em>图像</em>的局部统计特性,某个区域的权值也可以用于另一个区域(权值共享性)。这里的权值共享说白
图像局部特征(十)--BRIEF描述子
 原文: http://www.cnblogs.com/ronny/p/4081362.html Binary Robust Independent Elementary Features www.cnblogs.com/ronny 1. BRIEF的基本原理 我们已经知道SIFT特征采用了128维的特征描述子,由于描述子用的浮点数,所以它将会占用512 bytes的空间。类似地,...
PCA实验人脸库-人脸识别(四)
一):人脸数据库 AR人脸库(包含50位男性和50位女性每人26张人脸共2600张人脸图片 ): http://www.datatang.com/data/46195 ORL人脸库(包含40个人的每人10张人脸的共400张人脸): http://www.cl.cam.ac.uk/Research/DTG/attarchive:pub/data/att_faces.tar.Z 或者
人脸识别实战之用QT做点事(二):做一个人脸检测界面
    这个其实很简单,可以参考博客:https://blog.csdn.net/shirley3052004/article/details/70162211,界面由两个label和两个pushBotton构成,具体流程如下:     1、新建一个项目:     文件 -&amp;gt; 新建文件或项目 -&amp;gt; Qt Widgets Application -&amp;gt; 输入名称:&quot;face_de...
ORL 人脸库 BP神经网络人脸识别
第一步 首先完成格式的转化。ORL人脸库中图片格式为pgm,将图片转换成bmp格式。%{ 将ORL人脸数据库的pgm格式批量转换为bmp格式 %} clc; % clear all; for i=1:40 for j=1:10 image=imread(strcat('F:\mriimage\att_faces\orl_f...
图像处理-HOG特征(转)
  原文链接:https://www.jianshu.com/p/395f0582c5f7 特征描述子 特征描述子就是<em>图像</em>的表示,抽取了有用的信息丢掉了不相关的信息。通常特征描述子会把一个w*h*3(宽*高*3,3个channel)的<em>图像</em>转换成一个长度为n的向量/矩阵。比如一副64*128*3的<em>图像</em>,经过转换后输出的<em>图像</em>向量长度可以是3780。 什么样子的特征是有用的呢?假设我们想要预测一...
Python内使用OpenCV显示图像
1.创建py文件。2.编写代码:
Matlab 图像特征提取
在<em>图像</em><em>处理</em>过程中,尤其是<em>图像</em>相似度的匹配,在图片量比较小的情况下,深度学习的效果往往达不到期望,所以需要利用传统<em>图像</em><em>处理</em>的方法,对<em>图像</em>特征进行提取,常用的方法有lbp,hog,sift,surf。 lbp算法主要是对图片纹理特征进行提取,一旦图片旋转,平移或者缩放,所提取的lbp特征就会发生很大变化。 hog算法主要是对图片形状特征进行提取,一旦图片旋转,平移或者缩放,所提取的lbp特征就会发...
python进阶之基于pynq开发板的人脸检测程序解析
__author__ = 'Jonny' __doc__ ='http://pillow.readthedocs.io/en/3.1.x/reference/Image.html?highlight=fromarray' # """ # 脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是<em>人脸识别</em>,即根据人脸来识别人物的身份, # 后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独
人脸图像归一化
在人脸检测后进行人脸<em>图像</em>的归一化,为<em>人脸识别</em>做准备
openCV-Python:图像的读取、显示与保存
使用cv2.imread(),cv2.imshow(),cv2.imwrite()读取、显示和保存<em>图像</em>一、读入<em>图像</em>使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片filepath:要读入图片的完整路径flags:读入图片的标志 cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片cv2.IMR...
tensorflow搭建vgg16提取图像特征
github代码 https://github.com/ry/tensorflow-vgg16 https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg 预训练模型地址: 测试代码: test_vgg16.py import numpy as np import tensorflow as tf import vgg16 import utils i...
python基于open cv实现人脸识别技术,小白也可以做出来(代码)
一、环境搭建 1.系统环境 Ubuntu 17.04 Python 2.7.14 pycharm 开发工具 2.开发环境,安装各种系统包 我们都知道Python容易学,但是就是不知道如何去学,去哪里找资料,在这里呢,我分享我精心准备的Python学习资料,0基础到进阶!希望你们在学习Python道路上少走弯路! 添加小编学习群813542856即可获得10套PDF以及大量学习资料。...
LDP算子 用于人脸识别()得到特征向量用于识别)
I=imread('E:6.jpg'); I=rgb2gray(I); [a b]=LDP(I,[1 1],2); % [HIST, LDPIM] = LDP(IMAGE, SUBSZ, ORDER) % Calculates the LDP images and histogram of IMAGE. The concatenation % of the LDP histogram
matlab图像特征提取
<em>图像</em>的边缘检测:<em>图像</em>的边缘:指<em>图像</em>周围像素灰度急剧变化的那些像素的集合,存在于目标,背景和区域之间。首先检测<em>图像</em>中的边缘点,再按照某种策略将边缘点连接成轮廓,从而构成分割区域。可以分为俩种,一种为阶跃状边缘(边缘俩边像素的灰度值明显不同),另外为屋顶状边缘(边缘处于灰度值由小到大再到小变化的转折点处。 edge函数:BW=edge(I,method,threshold) 功能:对所输入的灰度<em>图像</em>
Python+opencv实现调取摄像头识别人脸,并将人脸转化为灰度图并保存到本地
本人使用pycharm编写 1.实现代码 import cv2 import numpy as np save_path = 'E:/YOURS PHOTOS/' cap = cv2.VideoCapture(0) face_cascade = cv2.CascadeClassifier(&quot;haarcascade_frontalface_alt2.xml&quot;) face_cascade = cv2....
卷积滤波器如何提取图像特征
本文首发于集智专栏:https://jizhi.im/blog/post/zen_bra 在卷积:如何成为一个很厉害的神经网络 - 知乎专栏中,热心网友提出了这样的问题: 该文在卷积神经网络的构成上讲解的比较直观,但是没有深入地探讨数学原理。本文将详细介绍卷积滤波器的具体机理,当然不要担心数学问题,只要能熟练掌握百以内加减法和九九乘法表就可以。 之前在微博
Keras迁移学习实现图像分类和特征提取
Kera的应用模块Application提供了带有预训练权重的Keras模型,这些模型可以用来进行预测、特征提取和finetune 模型的预训练权重将下载到~/.keras/models/并在载入模型时自动载入 可用的模型 应用于<em>图像</em>分类的模型,权重训练自ImageNet: Xception VGG16 VGG19 ResNet50 InceptionV3InceptionResNetV2 ...
R语言:用微软的深度学习得到人脸的特征数据
本文系转载,原地址:http://blog.csdn.net/wzgl__wh/article/details/52904069 微软的深度学习https://www.microsoft.com/cognitive-services/en-US/subscriptions,使用Face功能来检测人脸的特征。下面用R语言来跑下案例:> img.url = 'https://www.whitehouse
图像特征提取几种方法介绍
<em>图像</em>特征提取几种方法介绍 参考: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681 1、SIFT SIFT:尺度不变特征变换(Scale-invariant features transform)。SIFT是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or
图像算法九:【图像特征提取】特征降维、PCA人脸特征抽取、局部二进制
 PCA数学理论:   关于PCA的理论,资料很多,公式也一大把,本人功底有限,理论方面这里就不列出了。下面主要从应用的角度大概来讲讲具体怎么实现数据集的降维。 把原始数据中每个样本用一个向量表示,然后把所有样本组合起来构成一个矩阵。当然了,为了避免样本的单位的影响,样本集需要标准化。 求该矩阵的协防差矩阵(关于协方差的介绍可以参考我的博文:一些知识点的初步理解_4(协方差矩阵,...
人脸图像的几何归一化和灰度归一化
在对人脸表情进行识别时,人脸的归一化<em>处理</em>是至关重要的一环,它涉及到下一步<em>处理</em>的好坏。 人脸的归一化包括几何归一化和灰度归一化,几何归一化分两步:人脸校正和人脸裁剪。而灰度归 一化主要是增加<em>图像</em>的对比度,进行光照补偿。 1.几何归一化 几何归一化的目的主要是将表情子<em>图像</em>变换为统一的尺寸,有利于表情特征的提取。具体步骤如下: (1)标定特征点,这里用[x,y] = gin
使用Python进行数字图像处理
PIL(Python Imaging Library),是Python平台上的<em>图像</em><em>处理</em>标准库。功能非常强大,API却简单易用。 由于PIL仅支持到Python2.7,加上年久失修,于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本,名叫Pillow,支持最新的Python3.x,又加入了许多新的特性。
MATLAB 图像特征点检测(6个方法)
clc,clear; I = imread('cameraman.tif'); %% (1) detect BRISK points = detectBRISKFeatures(I); %输入参数: %'MinContrast' -最小强度差[0.2]: % 角及其周围区域之间的最小强度差, 指定为由 &quot;MinContrast&quot; 和范围 (0 1) 中的标量组成的逗号分隔对。 %...
图像处理~对左右部分分别直方图均衡化
对<em>图像</em>左右部分分别直方图均衡化
ibm aix 巡检脚本 for admin下载
aix 巡检脚本 aix ibm ibm aix pm for sys administrators. 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/aabb88bbaa/2097222?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/aabb88bbaa/2097222?utm_source=bbsseo[/url]
struts源码分析下载
struts的源码分析,整个流程,ActionServlet开始创建formbean开始 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/wujieenglish/2277393?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/wujieenglish/2277393?utm_source=bbsseo[/url]
i5128-PDx16V1.32量产工具下载
i5128-PDx16V1.32量产工具 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/luofyong/2359658?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/luofyong/2359658?utm_source=bbsseo[/url]
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