图像二值化后可以HOG
时间: 2024-02-02 17:01:39 浏览: 21
特征提取,然后用SVM分类器进行分类。HOG特征提取是通过将图像分成小的细胞,计算每个细胞内像素的梯度方向和大小,然后将这些梯度方向直方图组合成一个大的特征向量的过程。这个特征向量可以被用来描述图像中的纹理和形状信息,从而实现目标检测和识别。在进行HOG特征提取之前,通常需要对图像进行二值化处理,以减少噪声和提高特征的稳定性。
相关问题
python实现提取图像矩特征、HOG特征、LBP特征
1. 提取图像矩特征
图像矩(Image Moment)是图像处理中一种基本的形状描述方法,它可以用来描述图像的几何特征和灰度特征。图像矩特征包括中心矩、标准化中心矩、Hu矩等。
下面是使用OpenCV库提取图像矩特征的代码示例:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算图像矩
m = cv2.moments(gray)
# 计算中心矩
cx = int(m['m10'] / m['m00'])
cy = int(m['m01'] / m['m00'])
# 计算标准化中心矩
nu20 = m['mu20'] / m['m00']
nu02 = m['mu02'] / m['m00']
nu11 = m['mu11'] / m['m00']
# 计算Hu矩
hu = cv2.HuMoments(m)
```
2. 提取HOG特征
HOG(Histogram of Oriented Gradients)特征是一种用于图像识别和检测的特征描述子,它可以通过计算图像中每个像素点的梯度方向和大小,进而得到图像的特征向量。
下面是使用OpenCV库提取HOG特征的代码示例:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算HOG特征
winSize = (64, 64)
blockSize = (16, 16)
blockStride = (8, 8)
cellSize = (8, 8)
nbins = 9
hog = cv2.HOGDescriptor(winSize, blockSize, blockStride, cellSize, nbins)
feat = hog.compute(gray)
```
3. 提取LBP特征
LBP(Local Binary Pattern)特征是一种用于图像分类和识别的局部纹理特征描述子,它可以通过对图像中每个像素点的局部区域进行二值化处理,得到一个二进制序列,并将该序列转换为十进制数作为该像素点的LBP特征值。
下面是使用OpenCV库提取LBP特征的代码示例:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 计算LBP特征
radius = 1
n_points = 8 * radius
lbp = cv2.ORB_create(n_features=1000, scaleFactor=1.2, nlevels=8, edgeThreshold=15, firstLevel=0, WTA_K=2, patchSize=31, fastThreshold=20)
feat = lbp.detectAndCompute(gray, None)
```
以上是三种常用的图像特征提取方法的Python实现,可以根据需要选择并应用。
经典图像特征描述符HOG、LBP、Haar-like的基本原理和各自特点
HOG(Histogram of Oriented Gradient):HOG是一种计算图像梯度方向直方图的方法,在物体检测中广泛应用。其基本原理是计算图像中每个像素点的梯度方向,并将其转化为直方图的形式进行表达,从而表示图像的特征。HOG特征的优点是具有较强的旋转不变性和光照不变性,但对于物体的形变和遮挡不敏感。
LBP(Local Binary Pattern):LBP是一种局部纹理特征描述符,其基本原理是对图像中的每个像素点及其周围邻域进行二值化处理,然后将二进制数转化为十进制数作为该像素点的特征值。LBP特征的优点是计算简单、速度快,对于纹理的变化和光照的变化具有较强的鲁棒性,但对于物体的形变和遮挡敏感。
Haar-like:Haar-like是一种基于积分图像的特征描述符,其基本原理是通过计算图像中不同区域的灰度值之和的差异,来表示图像的特征。Haar-like特征的优点是计算速度快,对于物体的形变和遮挡具有一定的鲁棒性,但对于光照变化敏感。
总的来说,三种特征描述符各有优缺点,可以根据应用场景选择合适的特征描述符。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)