Python实现图像的霍夫变换并提取纹理特征实例

Python + OpenCV 实现LBP特征提取

背景看了些许的纹理特征提取的paper,想自己实现其中部分算法,看看特征提取之后的效果是怎样运行环境 Mac OS Python3.0 Anaconda3(集成了很多包,浏览器界面编程,清爽) 步骤导入包 from skimage.transform import rotate from skimage.feature import local_binary_pattern from skimage import data, io,data_dir,filters, feature fro

python实现gabor滤波器提取纹理特征提取指静脉纹理特征指静脉切割代码

参考博客:https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/51533953 https://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17797641 傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具,可以帮助我们将图像从空域转换到频域,并提取到空域上不易提取的特征.但是经过傅里叶变换后, 图像在不同位置的频度特征往往混合在一起,但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征,是一种有效的纹理检测工具. 在图像处理

【图像算法】图像特征：GLCM灰度共生矩阵,纹理特征

[图像算法]图像特征:GLCM SkySeraph Aug 27th 2011 HQU Email:zgzhaobo@gmail.com QQ:452728574 Latest Modified Date:Aug 27th 2011 HQU -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Kaggle "Microsoft Malware Classification Challenge"——就是沙箱恶意文件识别，有 Opcode n-gram特征 ASM文件图像纹理特征还有基于图聚类方法

使用图聚类方法:Malware Classification using Graph Clustering 见 https://github.com/rahulp0491/Malware-Classifier 代码参考:https://github.com/bindog/ToyMalwareClassification,https://github.com/xiaozhouwang/kaggle_Microsoft_Malware #微软恶意代码分类比赛说明和数据下载 https://www.

Opencv python图像处理-图像相似度计算

一.相关概念一般我们人区分谁是谁,给物品分类,都是通过各种特征去辨别的,比如黑长直.大白腿.樱桃唇.瓜子脸.王麻子脸上有麻子,隔壁老王和儿子很像,但是儿子下巴涨了一颗痣和他妈一模一样,让你确定这是你儿子. 还有其他物品.什么桌子带腿.镜子反光能在里面倒影出东西,各种各样的特征,我们通过学习.归纳,自然而然能够很快识别分类出新物品. 而没有学习训练过的机器就没办法了. 但是图像是一个个像素点组成的,我们就可以通过不同图像之间这些差异性就判断两个图的相似度了.其中颜色特征是最常用的,(其余常用的特

Python即时网络爬虫项目: 内容提取器的定义(Python2.7版本)

1. 项目背景在Python即时网络爬虫项目启动说明中我们讨论一个数字:程序员浪费在调测内容提取规则上的时间太多了(见上图),从而我们发起了这个项目,把程序员从繁琐的调测规则中解放出来,投入到更高端的数据处理工作中. 这个项目推出以后受到很大关注,因为开放源码,大家可以在现成源码基础上进一步开发.然而,Python3和Python2是有区别的,<Python即时网络爬虫项目: 内容提取器的定义> 一文的源码无法在Python2.7下使用,本文将发布一个Python2.7的内容提取器. 2.

Python实现图像直方图均衡化算法

title: "Python实现图像直方图均衡化算法" date: 2018-06-12T17:10:48+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 效果图代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import matplotlib.image as mpimg from matplotlib import pyplot as plt import sys impor

Python实现图像边缘检测算法

title: "Python实现图像边缘检测算法" date: 2018-06-12T17:06:53+08:00 tags: ["图形学"] categories: ["python"] 实现效果代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 from PIL import Image import numpy as np img_name = input("输入要处理的图片\n") #

python操作三大主流数据库(5)python操作mysql⑤使用Jinja2模板提取优化页面展示

python操作mysql⑤使用Jinja2模板提取优化页面展示在templates目录下的index.html.cat.html等页面有一些共同的元素,代码比较冗余可以使用模板提取公共代码,在各网页中集成模板即可,这样会是代码看起来更加优雅 1.模板页面home_base.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <

Python 调用图像融合API

Python 调用图像融合API 本文记录使用Python,调用腾讯AI开放平台的图像融合API.官网给出的Demo用的是PHP,博主作为Python的粉丝,自然想用它来和『最好的』的语言一较高下,顺便加深对服务调用的理解官网PHP实现腾讯的官方文档应该写的非常详细了,可以直接运行的PHP代码如下: <?php // getReqSign :根据接口请求参数和应用密钥计算请求签名 // 参数说明 // - $params:接口请求参数(特别注意:不同的接口,参数对一般不一样,请以具

图像特征与描述子（直方图，聚类，边缘检测，兴趣点/关键点， Harris角点，斑点（Blob), SIFI, 纹理特征）

1.直方图用于计算图片特征,表达, 使得数据具有总结性, 颜色直方图对数据空间进行量化,好比10个bin 2. 聚类类内对象的相关性高类间对象的相关性差常用算法:kmeans, EM算法, meanshift, 谱聚类(密度聚类), 层次聚类 kmeans聚类选取k个类中心,随机选取计算每个点跟k个类中心的位置把数据点分配给距离最近的一个类中心计算新的类中心-对该类中的所有点取均值类中心数K的选取 K类平均质心的距离加权平均值, 当k=5时的斜率发生变化,我们可以选取5作为分类

Python: scikit-image 图像的基本操作

这个用例说明Python 的图像基本运算 import numpy as np from skimage import data import matplotlib.pyplot as plt camera = data.camera() # 将图像前面10行的值赋为0 camera[:10] = 0 # 寻找图像中像素值小于87的像素点 mask = camera < 87 # 将找到的点赋值为255 camera[mask] = 255 # 建立索引 inds_x = np.arange(l

Python中图像的缩放 resize（）函数的应用

cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) -> dst 参数说明: src - 原图 dst - 目标图像.当参数dsize不为0时,dst的大小为size:否则,它的大小需要根据src的大小,参数fx和fy决定.dst的类型(type)和src图像相同 dsize - 目标图像大小.当dsize为0时,它可以通过以下公式计算得出: 所以,参数dsize和参数(fx, fy)不能够同时为0 fx - 水平轴上的比例因子.

python 在图像上写中文字体 (python write Chinese in image)

本人处理图像的时候经常使用opencv的包,但是 cv2.putText 显示不了中文,所以查找了如何在python在图像上写中文的方法,在伟大的Stack Overflow上面找到一个方法,分享给大家. 本文的 Stack Overflow 网址: https://stackoverflow.com/questions/50854235/how-to-draw-chinese-text-on-the-image-using-cv2-puttextcorrectly-pythonopen imp

python 处理图像出现The lower bounary is neither an array of the same size and same type as src, nor a scalar in function inRange

在用python处理图像过程中出现如下错误导致这个错误的原因是im是二维,而lower_green和upper_green是三维,所以无法用inRange处理. 由上图可以看出image本来是具有高.宽.深度信息,但是经过resize之后变成只有高和宽信息导致,导致错误的原因是numpy中resize函数和cv2中resize函数不同. 这里应该用cv2.resize()

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python 在图像上写中文字体 (python write Chinese in image)

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python 修改图像大小和分辨率

python处理图像矩阵--值转为int

图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征（转载）

图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征

LBP纹理特征[转自]

[CV笔记]图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征

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