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…

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…

在上一节.我们已经介绍了使用HOG和SVM实现目标检测和识别,这一节我们将介绍使用词袋模型BOW和SVM实现目标检测和识别. 一 词袋介绍 词袋模型(Bag-Of-Word)的概念最初不是针对计算机视觉的,但计算机视觉会使用该概念的升级.词袋最早出现在神经语言程序学(NLP)和信息检索(IR)领域,该模型忽略掉文本的语法和语序,用一组无序的单词来表达一段文字或者一个文档. 我们使用BOW在一系列文档中构建一个字典,然后使用字典中每个单词次数构成向量来表示每一个文档.比如: 文档1:I like…

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…

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…

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…

2010年11月19日 ⁄ 技术, 科研 ⁄ 共 1296字 ⁄ 评论数 26 ⁄ 被围观 4,150 阅读+ 由于自己以前发过一篇文章讲bow特征的matlab代码的优化的<Bag-Of-Words中K-Means聚类的效率优化>,其中的代码也用过Spatial Pyramid Code的代码里面的几个函数,不过大部分还是根据本地的需要,根据大数据量计算的需要自己整合修改的,经过不少同学的改错,现在已经基本没有错误了,注释没怎么写,以后慢慢补上,如果有什么问题可以交流. 下载地址是我的实验室…

目标检测与识别是计算机视觉中最常见的挑战之一.属于高级主题. 本章节将扩展目标检测的概念,首先探讨人脸识别技术,然后将该技术应用到显示生活中的各种目标检测. 1 目标检测与识别技术 为了与OpenCV 学习笔记 05 人脸检测和识别进行区分:需重新说明一下什么是目标检测. 目标检测是一个程序,它用来确定图像的某个区域是否有要识别的对象,对象识别是程序识别对象的能力.识别通常只处理已检测到对象的区域.若人们总是会在有人脸图像的区域去识别人脸. 在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,本章会用到:…

主要参考维基百科Bag of Word 在DLP领域里,bow(bag of word)是一个稀疏的向量,向量的每个元素记录词的出现次数,相当于对每篇文章都关于词典做词的直方图统计.同样的道理用在computer vision领域,图像由一些基础的特征构成,每幅图像就是对这些特征的一个统计分布,在做图像分类时会假设相似图像他们的特征统计分布也符合一定的模型.于是从这句话里就可以把以bow模型的图像分类问题分解成以下几步: 1.1 特征检测: 1.2 特征描述:1.3  码本生成(bow向量) 2…

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…

前言: 随着超量类别PR和高精度的需求,人工特征方法局限性凸显出来,固定的特征hash压缩映射因其压缩损失.表现为特定的特征hash方法,在海量的同类数据集上近邻特性变差,而在不同类别的数据上面隔离性又出现问题. 既然人工构建的特征hash函数并不能满足每一个场景的需求,每个经验都有局限,且特征提取的压缩映射必然导致压缩损失,为何不略过此环节,使用数据来完成此过程.越多的数据可生成越精确的分类结果,这就引出了一站式图像处理PR方法--CNN方法.IPPR又从框架分治法回到一站式框架方法. 从20…

在前面的几篇文章中,我们介绍了EasyPR中车牌定位模块的相关内容.本文开始分析车牌定位模块后续步骤的车牌判断模块.车牌判断模块是EasyPR中的基于机器学习模型的一个模块,这个模型就是作者前文中从机器学习谈起中提到的SVM(支持向量机). 我们已经知道,车牌定位模块的输出是一些候选车牌的图片.但如何从这些候选车牌图片中甄选出真正的车牌,就是通过SVM模型判断/预测得到的.   图1 从候选车牌中选出真正的车牌 简单来说,EasyPR的车牌判断模块就是将候选车牌的图片一张张地输入到SVM模型中,…

没日没夜的改论文生活终于要告一段落了,比起改论文,学OpenCV就是一件幸福的事情.OpenCV的发展越来越完善了,已经可以直接使用BOW函数来进行对象分类了. 简单的通过特征点分类的方法:                                                                       一.train 1.提取+/- sample的feature,每幅图提取出的sift特征个数不定(假设每个feature有128维) 2.利用聚类方法(e.g K-me…

其实在深度学习中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念.为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋,这里我重新说明一次:目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象,目标识别是用来判断图片上这个对象是什么.识别通常只处理已经检测到对象的区域,例如,人们总是会在已有的人脸图像的区域去识别人脸. 传统的目标检测方法与识别不同于深度学习方法,后者主要利用神经网络来实现分类和回归问题.在这里我们主要介绍如何利用OpecnCV来实现传统目标检测和识别,在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,这里我们主…

SIFT :scale invariant feature transform HOG:histogram of oriented gradients 这两种方法都是基于图像中梯度的方向直方图的特征提取方法. 1. SIFT 特征  实现方法: SIFT 特征通常与使用SIFT检测器得到的感兴趣点一起使用.这些感兴趣点与一个特定的方向和尺度(scale)相关联.通常是在对一个图像中的方形区域通过相应的方向和尺度变换后,再计算该区域的SIFT特征. 首先计算梯度方向和幅值(使用Canny边缘算子在…

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…

由于在ORB-SLAM2中扩展图像识别模块,因此总结一下BoW算法,并对DBoW2库做简单介绍. 1. BoW算法 BoW算法即Bag of Words模型,是图像检索领域最常用的方法,也是基于内容的图像检索中最基础的算法.网络上有各种各样的原理分析,所以这里只是简单提一下. Bag of Words本是用于文本检索,后被引用与图像检索,和SIFT等出色的局部特征描述符共同使用(所以有时也叫Bag of Feature,BOF),表现出比暴力匹配效率更高的图像检索效果,它是直接使用K-means…

图像识别领域的一些code 转自:http://blog.163.com/pz124578@126/blog/static/23522694201343110495537/ ps:里面的一些方法都是目前最新的.每个领域当然可以做大量扩充,根据需要嘛. Non-exhaustive list of state-of-the-art implementations related to visual recognition and search. There is no warranty for t…

计算机视觉中的词袋模型(Bow,Bag-of-words) Bag-of-words 读 'xw20084898的专栏'的blogBag-of-words model in computer vision Bag-of-words 模型 之前教研室有个小伙伴在做文本方面的东西,经常提及词袋模型,只知道是文本表示的一种,可是最近看的关于CV的论文中也出现BoW模型,就很好奇BoW到底是个什么东西. BoW起始可以理解为一种直方图统计,开始是用于自然语言处理和信息检索中的一种简单的文档表示方法. 和…

Atitit图像识别的常用特征大总结attilax大总结 1.1. 常用的图像特征有颜色特征.纹理特征.形状特征.空间关系特征. 1 1.2. HOG特征:方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)1 1.3. (二)LBP特征 LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子4 1.4. :它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D.…

opencv学习笔记(七)SVM+HOG 一.简介 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究院Dalal在2005的CVPR上提出的. 最近在做车标识别相关的研究,用到了SVM+HOG的方法进行识…

因为SVM和统计机器学习内容很多,所以从 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6188562.html 这篇文章里面分出来,单独写. 为什么说SVM和统计学关系很大. 看统计学的定义:统计学是通过搜索.整理.分析.描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学. 通过有限的样本,来预测更多的泛化空间的效果,本身就是机器学习的奋斗目标. 而SVM又是基于统计学理论的基础: 基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面, 研究从观测数据…

转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 ,感谢july的辛勤劳动 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:http://weibo.com/1580904460/z1PosdcKj:2.神经网络:http://weibo.com/1580904460/yBmhfrOGl:3.编程艺术第28章:http://weibo.com/1580904460/z4ZGFiDcY.你看到,blog内…

原文:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6555899 SIFT算法的应用 -目标识别之用Bag-of-words模型表示一幅图像 作者:wawayu,July.编程艺术室出品. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 引言 本blog之前已经写了四篇关于SIFT的文章,请参考九.图像特征提取与匹配之SIFT算法,九(续).sift算法的编译与实现,九(再续).教你一步一步用c语言实现sift算法.上,及九(…

Bag-of-words model (BoW model) 最早出现在NLP和IR领域. 该模型忽略掉文本的语法和语序, 用一组无序的单词(words)来表达一段文字或一个文档. 近年来, BoW模型被广泛应用于计算机视觉中. 与应用于文本的BoW类比, 图像的特征(feature)被当作单词(Word). 引子: 应用于文本的BoW model Wikipedia[1]上给出了如下例子: John likes to watch movies. Mary likes too. John als…

原文来自:http://www.yuanyong.org/blog/cv/bow-mode 重复造轮子并不是完全没有意义的. 这几天忙里偷闲看了一些关于BOW模型的知识,虽然自己做图像检索到目前为止并没有用到过BOW模型,不过了解一下BOW并不是一件毫无意义的事情.网上关于理解BOW模型也很多,而且也很详细,再写一点关于BOW模型的理解,无异于重新造一次轮子,不过我一直坚信重复造轮子并不是完全没有意义的,重要的是你能够从中学到很多的知识,如果可能,你甚而再这个重复造轮子的过程中发现新问题,并进行…

第6章 支持向量机 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> 支持向量机 概述 支持向量机(Support Vector Machines, SVM):是一种机器学习算法. 支持向量(Support Vector)就是离分隔超平面最近的那些点. 机(Machine)…

前段时间做了一个车型识别的小项目,思路是利用k-means算法以及词袋模型来做的. 近年来图像识别的方法非常非常多,这边只记录一下我那个项目的思路,核心思想是k-means算法和词汇树. 很遗憾没有做详尽的开发前的思路文档,只能按照记忆进行大致总结. 项目分为三大模块:特征点抽取.训练词汇树.识别(利用训练好的词汇树). 首先是特征点的抽取.我是用的OpenCV的框架来做的特征点抽取.这里提到两种特征点:SURF和SIFT. 关于这两种特征点提取算法,这里做简要介绍(其实我真的不太care,主要…

作者: 寒小阳 &&龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49949535 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50001979 声明:版权所有,转载请注明出处,谢谢. 1. 线性分类器 在深度学习与计算机视觉系列(2)我们提到了图像识别的问题,同时提出了一种简单的解决方法--KNN.然后我们也看到了KNN在解决这个问题…

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…