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…

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…

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…

"目标检测"是当前计算机视觉和机器学习领域的研究热点.从Viola-Jones Detector.DPM等冷兵器时代的智慧到当今RCNN.YOLO等深度学习土壤孕育下的GPU暴力美学,整个目标检测的发展可谓是计算机视觉领域的一部浓缩史.整个目标检测的发展历程已经总结在了下图中:(非常感谢mooc网提供的学习视频:https://coding.imooc.com/class/298.html) 图 1. 目标检测发展历程图 可以看出,在2012年之前,在目标检测领域还是以传统手工特征的检…

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:…

今天总算是机缘巧合的找到了照样一篇纲要性质的文章. 如是能早一些找到就好了.不过“在你认为为时已晚的时候,其实还为时未晚”倒是也能聊以自慰,不过不能经常这样迷惑自己,毕竟我需要开始跑了! 就照着这个大纲往下走走,说不定会有意想不到的收获,然后把多视点的问题加进去,或许应该能有所成效. 嗯,其他的太多的东西想来也无用. 我觉得现在比较重要的事情是,顺着这样一篇文章继续我要做的东西. 原文<RobHess的SIFT源码分析:综述>地址: http://blog.csdn.net/masibuaa/…

因为在前两天的学习中发现.在opencv环境中跑动sift特征点提取还是比较困难的. 所以在此,进行记述. 遇到的问题分别有,csdn不愿意花费积分.配置gtk困难.教程海量然而能跑者鲜.描述不详尽等. [然后我却是发现这个borwhess实在是不知道叫先生何名为好.] 话归正题. 以下跑动具体过程: 首先去: http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/9246493 发现main.cpp 也就是:检测sift的部分. 这个回头慢慢凿.先跑起来:…