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bag-of-words_2013_10_23.rar_BOW_bag of words
bag-of-words_2013_10_23.rar_BOW_bag of words
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bog of words(BOW)用于图像特征描述
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BoW(Bag of Words)词袋模型.zip
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bag of words classification(BOW算法)
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bagofwords_classification
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bagofwords_classification是opencv_contrib中用bags of words对图像进行分类的一个范例,其测试数据是PASCAL VOC。PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一套标准化的优秀数据集,该数据集是验证各种精妙算法性能的标准评估系统。在配置好opencv和opencv_contrib,准备好VOC测试数据的前提下,该工程可以直接编译,访问livezi
bag-of-words-:基于opencv-python的sift、kmeans、bow图像检索
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bag of words用于图像特征描述
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bag of words forimage
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该代码是词袋模型的核心代码,有现成的程序段供大家参考使用。请下载交流学习使用!
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BOW模型即是bag of words,Bag-of-words模型是信息检索领域常用的文档表示方法。在信息检索中,BOW模型假定对于一个文档,忽略它的单词顺序和语法、句法等要素,将其仅仅看作是若干个词汇的集合,文档中每个单词的...
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1
SIFT
特征提取分析
SIFT
简介:
SIFT
,尺度不变特征转换
(Scale-invariant feature
transform,SIFT)
,是用于图像处理领域的一种描述子。这
种描述具有尺度不变性,可在图像中检测出关键点。是一种
局部描述子。
SIFT
优势
SIFT
特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度,图像亮
度或拍摄视角,仍然能够得到好的检测效果。所以应用于图
像识别时,可以抑制图像尺度、角度、亮度等影响。
SITF
算法描述
1.
检测尺度空间极值
一副二维图像的尺度空间定义为:
为卷积
其中,
G
是尺度可变高斯函数:
是空间坐标,即尺度坐标。
大小决定图像的平滑程度,
大的
值对应粗糙尺度
(
低分辨率
)
,反之,对应精细尺度
(
高
分辨率
)
。
为图像数据。
高斯差分尺度空间(
DOG
)
利用不同尺度的高斯差分核与图像卷积生成
SITF
算法描述
图像金字塔
图像金字塔是以多分辨率来解释图像的一种结构,是指通过
将原始图像经过平滑、下采样所生成的一系列具有不同分辨
率的图像组。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示,
而顶部是低分辨率的近似。当向金字塔的上层移动时,尺寸
和分辨率就降低。
SIFT
算法描述
图像金字塔的建立
对于一副图像
I
,建立其在不同尺度空间的图像
图中左侧为高斯金字塔(
5
层)
右侧为
DOG
金字塔(
4
层)
SIFT
算法描述
寻找尺度空间极值点
将每一个采样点和它同尺度的
8
个相邻点和上下相邻尺度对
应的
9
×
2
个点共
26
个点比较,以确保在尺度空间和二维图像
空间都检测到极值点。一个点如果在
DOG
尺度空间本层以及
上下两层的
26
个领域中是最大或最小值时,就认为该点是图
像在该尺度下的一个特征点。
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