摘要:
对HOG算法每一个步骤具体详细的介绍可参考:HOG特征——行人识别 对HOG算法的特点和思想的介绍可参考:目标检测的图像特征提取之(一)HOG特征 调用Python中的skimage库提取图像HOG特征的示例代码如下,代码摘自 图像特征工程 HOG特征描述子介绍: from skimage.io i 阅读全文
摘要:
一句话概括SIFT:SIFT是在图像空间寻找关键点并把关键点描述成特征向量的方法。 本文摘自:SIFT算法详解 和 python opencv入门 SIFT算法。做了删减,舍弃了数学推导,力求通俗易懂。 本文目录: 1. SIFT定义 2. SIFT的特点 3. 步骤 3.1. 尺度空间极值检测 3 阅读全文
摘要:
1. 傅里叶变换的缺点 傅里叶变换的公式为 从公式中可以看出,傅里叶变换对信号在整个时域做了积分处理,因此其结果对时域信号在整个时间轴上进行了信息平均。这对于平稳信号来说是可行的,然而对于在时间上具有显著变化的非平稳信号来说,这样的做法显然不能满足我们对信号进行精确分析的要求。我们希望将信号分解到不 阅读全文
摘要:
本文摘自: 郭岩, 罗珞珈, 汪洋, 付琨. 一种基于DTW改进的轨迹相似度算法[J]. 国外电子测量技术, 2016, 35(009):66-71. 轨迹数据 基于欧氏距离的相似度算法 基于时间动态规整(Dynamic Time Wraping, DTW)的相似度算法 此外,博客算法笔记-DTW动 阅读全文
摘要:
首先需明白傅里叶变换和小波变换的关系,可参考 如何通俗地讲解傅立叶分析和小波分析间的关系?。 MOOC课程 遥感数字图像处理课程第四章 中有一些关于小波变换的介绍,下面是其课件: 阅读全文
摘要:
本文摘自Digital Image Processing chapter 3.4 and 4.2,third eidtion, Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods 阅读全文
摘要:
1. 通俗理解傅里叶变换 可参考: [1] 傅里叶分析之掐死教程 (图片摘自傅里叶分析之掐死教程) 2. 通俗理解数字图像傅里叶变换 傅里叶定理指出,任何信号都可以表示成一系列正弦信号的叠加。在一维领域,信号是一维正弦波的叠加,那么在二维领域,就是无数二维平面波的叠加。比如一帧图像,不同点处的灰度值 阅读全文
摘要:
bitshift(A, k)函数:先把A变成二进制数,然后把这个二进制数向左移动k位(如果k是负数,表示向右移动k位),再把得到的二进制数所对应的十进制数返回出来。比如,3的二进制是11,向左移一位是110,十进制就是6;向左移两位是1100,十进制就是12,如下图所示: 又例如: for k = 阅读全文
摘要:
内容介绍可参考: LBP笔记(Local Binary Pattern) 人脸识别之LBP (Local Binary Pattern) 程序可参考: lbp的matlab实现 阅读全文
摘要:
markdown中使用链接的语法是 [名称](网址) 例如: [百度](https://www.baidu.com/) 我们也可以用这个方法来到达文件本身的任何一级标题,例如 [go to chapter 1](#Chapter 1 Introduction) 其中,#号不能漏了。 按住Ctrl键( 阅读全文