图像特征检测实战

weiweitech 2023-01-12 23:27:28

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对于图像特征检测的应用场景有很多，比如目标检测、物体识别、三维重建、图像配准、图像理解。我们可以识别出来一些特定的关键点来让计算机认识图像的某些特征，该应用也应用于目前较为火热的人脸识别技术当中。后续我们我介绍一下有关于人脸识别的项目实战。这节课先跟着我，做一下这个图像特征如何检测的，它是基于什么原理。原理图，这里第一个图表示的就是平面灰度值没有明显变化，第二个图就是要给边界灰度值水平方向变化明显垂直方向灰度值变化并不明显，第三个图表示的就是一个角点，无论水平还是垂直方向都很明显。主要看灰度级的变化结果

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达介绍在本文中，我将讨论使用 OpenCV 进行图像特征检测、描述和特征匹配的各种算法。首先，让我们看看什么是计算机视觉，OpenCV 是一个开源计算机视觉库。当人类看到这张图片时会发生什么？他将能够识别图像中的面孔。因此，简单来说，计算机视觉就是让计算机能够像人类一样查看和处理视觉数据。计算机视觉涉及分析图像以产生有用的信息。什...

图像识别算法是计算机视觉领域的核心任务之一，它涉及到从图像中提取特征并进行分类、识别和分析的过程。随着深度学习技术的不断发展，图像识别算法已经取得了显著的进展。传统图像识别算法边缘检测：检测图像中的边缘信息，是图像识别的基础。常用的边缘检测算子包括Sobel算子、Canny算子等。特征提取：从图像中提取有用信息，如角点检测（Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测）、纹理分析（灰度共生矩阵GLCM、局部二值模式LBP）和形状描述符等。分类器。

这里使用官方的yolov5.60进行训练，yolov5的好处就是使用起来便利，只要定义好数据集格式，加上硬件不差，基本上可以跑出来。这里以遥感图像目标检测为例子进行实战。

在日常生活中，摄影已成为记录关键时刻的重要手段。不论是使用手机还是专业相机，拍摄工具都是我们保存回忆的辅助工具。然而，由于各种原因，如微风或手抖，拍摄的照片可能会出现模糊。为了高效地管理这些照片，图像模糊检测技术应运而生。该技术能够自动识别图像的清晰度，迅速筛选出模糊照片，从而节省用户在照片筛选上投入的时间和精力。通过算法分析图像特征，如梯度、频率成分和边缘强度，图像模糊检测技术能够客观地评估图像质量。用户仅需简单的操作，即可实现对照片库的快速清理，确保保留的都是高质量、清晰的照片。

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