pww区域连接特征提取算法下载

weixin_39821620 2021-01-22 08:00:52
主体思想:
任何一个图像 肯定有多个或一个区域
每个区域在横向扫描时 会有分裂和合并 比如圆环 顶部有一个分裂点 底部有一个合并点
没有分裂合并的图形 就是简单的凸图像
很容易通过外形识别
而复杂的图像 就是凹的 就需要分裂合并点来识别
旋转30度 60度 90度 120,150 得到的分裂合并点序列是不同的 可以通过分析分裂合并点可以获得角点
区域连接特征:
重心和中心的偏置对宽高的比例 和方向
分裂合并点和重心位置的比例 方向
亮度和面积的比
这些是旋转和缩放不变的特征 适合用于图像的模式识别
如果图像包含n个区域特征 每个区域都有N个以上的特征
如果图形复杂 需要使用决策树内嵌 svm
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主体思想: 任何一个图像 肯定有多个或一个区域 每个区域在横向扫描时 会有分裂和合并 比如圆环 顶部有一个分裂点 底部有一个合并点 没有分裂合并的图形 就是简单的凸图像 很容易通过外形识别 而复杂的图像 就是凹的 就需要分裂合并点来识别 旋转30度 60度 90度 120,150 得到的分裂合并点序列是不同的 可以通过分析分裂合并点可以获得角点 区域连接特征: 重心和中心的偏置对宽高的比例 和方向 分裂合并点和重心位置的比例 方向 亮度和面积的比 这些是旋转和缩放不变的特征 适合用于图像的模式识别 如果图像包含n个区域特征 每个区域都有N个以上的特征 如果图形复杂 需要使用决策树内嵌 svm 最近邻等等算法来综合分析分裂合并特征点 如果简单 基本就区域特征搞定了 应用领域: 视频的背景提取,提取帧差的区域,过滤该区域计算背景。目前实现的效果超好,速度超快。目前现阶段是最好的背景前景提取算法。 物体或个体的数目统计,该算法仅仅遍历一次图像像素点,因此性能好,可以处理超大图片。 角点检测匹配图像。 图像智能分析识别方面,把特征点归一化和旋转处理后的特征进行训练。用决策树或svm等人工智能模型进行预测。包括人脸识别,行人识别,指纹识别。ocr字符识别等等。 网页认证校验码识别 二维码识别等等

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