SIFT_GLCM_LBP_HOG
时间: 2023-10-04 17:06:53 浏览: 44
SIFT, GLCM, LBP, 和 HOG 是常用于图像特征提取的方法。
1. SIFT(尺度不变特征变换)是一种基于局部特征的图像配准和识别方法。它通过寻找关键点和计算局部特征描述子来实现图像的尺度不变性。
2. GLCM(灰度共生矩阵)是一种用于描述图像纹理特征的方法。它通过计算图像中某一像素与其邻域像素之间的灰度值差异及其出现频率来度量图像的纹理信息。
3. LBP(局部二值模式)是一种常用于纹理分析和人脸识别的方法。它通过对图像中每个像素点与其邻域像素进行比较,并将比较结果编码成二进制数来表示图像的纹理特征。
4. HOG(方向梯度直方图)是一种用于物体检测和识别的方法。它通过计算图像中每个像素的梯度方向和梯度强度,并将这些信息编码成直方图来表示图像的特征。
相关问题
SIFT_create
SIFT_create是一个函数,用于实例化SIFT类。在这个函数中,我们可以设置一些参数,比如FLANN参数,来设计算法的行为。代码示例中使用了cv2.xfeatures2d.SIFT_create()来实例化SIFT函数,并设置了FLANN参数。 FLANN_INDEX_KDTREE是FLANN的一个算法参数,用于指定K-D树算法作为搜索结构。在代码中,index_params字典中的algorithm参数被设置为FLANN_INDEX_KDTREE。trees参数指定了K-D树的数量。search_params字典中的checks参数用于指定搜索时的最大检查次数。最后,通过cv2.FlannBasedMatcher()实例化了flann变量,用于进行基于FLANN算法的特征匹配。
如果想要显示特征匹配效果图,可以使用plt.imshow()函数来显示图片,通过设置figure的参数来调整显示效果。代码示例中,使用plt.figure()来创建一个名为num的图像窗口,设置了窗口的大小为16x16,并通过plt.imshow()来显示img5这张图片。最后,使用plt.title()设置图像的标题,plt.axis('off')可以关闭坐标轴的显示,plt.show()用于显示窗口。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【嵌入式应用11】SIFT原理与应用初探](https://blog.csdn.net/qq_34591921/article/details/106364897)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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SIFT_create:
SIFT_create是OpenCV中的一个函数,用于创建SIFT算法的对象。SIFT算法是一种用于图像特征提取和匹配的算法,它可以在图像中检测出关键点,并计算出这些关键点的描述子,从而实现图像的匹配和识别。在OpenCV中,SIFT_create函数可以用来创建一个SIFT算法对象,从而实现对图像的特征提取和匹配。