原文地址:https://blog.csdn.net/silence2015/article/details/77374910 本文概述 图像检索是图像研究领域中一个重要的话题,广泛应用于医学,电子商务,搜索,皮革等.本文主要是探讨学习基于局部特征和词袋模型的图像检索设计. 图像检索概述 图像检索按照描述图像不同方式可以分为两类,一类是基于文本的图像检索(Text Based Image Retrieval),另一类是基于内容的图像检索(Content Based Image Retrieval…

项目来源于 <opencv 3计算机视觉 python语言实现> 整个执行过程如下: 1)获取一个训练数据集. 2)创建BOW训练器并获得视觉词汇. 3)采用词汇训练SVM. 4)尝试对测试图像的图像金字塔采用滑动宽口进行检测. 5)对重叠的矩形使用非极大抑制. 6)输出结果. 该项目的结构如下: |-----car_detector|       |--detector.py| |--__init__.py| |--non_maximum.py| |--pyramid.py| |--slid…

本文概述 利用SIFT特征进行简单的花朵识别 SIFT算法的特点有: SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转.尺度缩放.亮度变化保持不变性,对视角变化.仿射变换.噪声也保持一定程度的稳定性: SIFT算法提取的图像特征点数不是固定值,维度是统一的128维. 独特性(Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速.准确的匹配: 多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量: 高速性,经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求: 可扩展性,可以很方…

http://blog.csdn.net/u014568921/article/details/52518587 图像相似性搜索的原理 BOW 原理及代码解析 Bag Of Visual Words 三大步 OpenCV应用----BOW篇 Bag of Word闲谈 论文提要“Visual Categorization with Bags of Keypoints” Bag of Features (BOF)图像检索算法 老司机带你检测相似图片 哈希算法:均值~.感知~(DCT).差异~ ba…

1.首先.我们用surf算法生成图像库中每幅图的特征点及描写叙述符. 2.再用k-means算法对图像库中的特征点进行训练,生成类心. 3.生成每幅图像的BOF.详细方法为:推断图像的每一个特征点与哪个类心近期.近期则放入该类心,最后将生成一列频数表.即初步的无权BOF. 4.通过tf-idf对频数表加上权重,生成终于的bof.(因为每一个类心对图像的影响不同.比方超市里条形码中的第一位总是6,它对辨别产品毫无作用.因此权重要减小). 5.对query进来的图像也进行3.4步操作,生成一列que…

1.什么是汽车检测数据集: ) pos, neg = , ) matcher = cv2.FlannBasedMatcher(flann_params, {}) bow_kmeans_trainer = cv2.BOWKMeansTrainer() ) ] ): bow_kmeans_trainer.add(extract_sift(path(pos,i))) bow_kmeans_trainer.add(extract_sift(path(neg,i))) voc = bow_kmeans_t…

Conjugate prior-共轭先验的解释    原文:http://blog.csdn.net/polly_yang/article/details/8250161 一 问题来源: 看PRML第二章时遇到的. 二 问题描述: PRML第68页说:“We shall see that an import role is played by conjugate priors, that lead to posterior distributions having the same functi…

在上一篇文章中图像检索(2):均值聚类-构建BoF中,简略的介绍了基于sift特征点的BoW模型的构建,以及基于轻量级开源库vlfeat的一个简单实现. 本文重新梳理了一下BoW模型,并给出不同的实现. 基于OpenCV的BoW实现 BoWTrainer的使用 词袋模型开源库DBoW3 BoW BoW模型最初是为解决文档建模问题而提出的,因为文本本身就是由单词组成的.它忽略文本的词序,语法,句法,仅仅将文本当作一个个词的集合,并且假设每个词彼此都是独立的.这样就可以使用文本中词出现的频率来对文档…

原文链接:http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/27713453 去年年底的时候在一篇博客中,用ANN的框架解释了BOW模型[1],并与LSH[2]等哈希方法做了比较,当时得出了结论,BOW就是一种经过学习的Hash函数.去年再早些时候,又简单介绍过LLC[3]等稀疏的表示模型,当时的相关论文几乎一致地得出结论,这些稀疏表示的方法在图像识别方面的性能一致地好于BOW的效果.后来我就逐渐产生两个疑问: 1)BOW在检索时好于LSH,那么为什么不…

本文转载了文章(沈阳的博客),目的在于记录自己重复过程中遇到的问题,和更多的人分享讨论. 程序包:猛戳我 物体分类 物体分类是计算机视觉中一个很有意思的问题,有一些已经归类好的图片作为输入,对一些未知类别的图片进行预测. 下面会说明我使用OpenCV实现的两种方法,第一种方法是经典的bag of words的实现:第二种方法基于第一种方法,但使用的分类方法有所不同. 在此之前,有必要说明一下输入的格式,输入训练数据文件夹,和CalTech 101的组织类似.如下所示,每一类图片都放在一个文件夹里…