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  • 图像特征提取python
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  • python实现cnn特征提取 python keras

    千次阅读 2021-01-14 23:23:17
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    python keras CNN训练文字的一位特征向量怎么构造为什么幸福总是擦肩而过,偶尔想你的时候,就让回忆来陪小编。

    keras/imdb_cnn.py at master · fchollet/keras · GitHub '''This example demonstrates the use of Convolution1D for text classification. 这个例子应该能帮到你 不过分类是 binary 的 要dense 层自己改成 softmax 小编自己毕业论文也写了一个 感觉遇到你之后,小编变得好老套,想牵手逛街,想吃爆米花看电影,想像家人一样坐在沙发上喝酒聊天。可是以前小编不是这样的人啊,以前小编总以为自己是一匹野马。

    Python keras构建CNN

    这里小编想随机的输入是1000*294维的矩阵 程序 def cons_CNN_CIFAR(num_ca不明白明明内心支离破碎,为什么外表依然要装做华美如初。

    python keras CNN训练文字的一位特征向量怎么构造基于python的地理编码库geopy是用于地理编码的常用工具,使用它可获取多种地图服务的坐标。目前Python2和Python3下都支持。 Python开发者可以使用geopy很容易的获取全球的某个街道地址,城市,国家和地块的地理坐标。

    python keras CNN训练文字的一位特征向量怎么构造This example demonstrates the use of Convolution1D for text classification. 这个例子应该能帮到你 不过分类是 binary 的 要dense 层自己改成 softmax你心里住了一个不可能的人,所以你喜欢不上别人。

    如何用caffe的python接口实现cnn

    简单的说,你需要把py-faster-rcnn下的caffe-fast-rcnn迁移到Win下重新编译,主要是为了编译pycaffe,开启WITH_PYTHON_LAYER,还要在Win下把lib目录下的python代码重新编译以上两项小编都用的是CPU编译这样就可以运行Tools下的Demo.py了。

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    对于各种驱动接口,Python来编写测试用例的好处是:由于Python不需要编译,你所执行的也就是你所编写的,当发生异常的时候,你无须打开集成开发环境,加载测试工程、并调试,你能够很方便的看到python测试脚本的内容。

    python cnn可以画出图么什么叫实时画图。 常用的画图工具就是matplotlib了,功能很强大,饼图、折现、柱子都能画,就是不知道是不是你所谓的实时画图。

    怎么实现通过python语言启动maya

    faster rcnn matlab 版本和python版本的区别该失望的事从来没有辜负过小编,每次都是认认真真的让小编失望。

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  • Python OpenCV9:OpenCV 图像特征提取

    千次阅读 2021-08-21 11:59:53
    Harris角点检测通过图像的一个小部分窗口观察图像。角点的特点是窗口向任意方向移动都会引起图像灰度的显著变化。 将上述思想转化为数学形式,即将局部窗口向各个方向移动(u,v),计算所有灰度差的总和。 其中 ...

    1. Harris 角点检测

    Harris 角点检测通过图像的一个小部分窗口观察图像。角点的特点是窗口向任意方向移动都会引起图像灰度的显著变化。

    将上述思想转化为数学形式,即将局部窗口向各个方向移动(u,v),计算所有灰度差的总和。

    其中 I(x,y) 是局部窗口的图像灰度, I(x+u,y+v) 为平移后的图像灰度,w(x,y) 是窗口函数。窗口可以是矩形窗口,也可以是为每个像素分配不同权重的高斯窗口,如下图: 

    在角点检测中,E(u,v) 的值被最大化。 使用一阶泰勒展开式:

    其中 Ix 和 Iy 沿着 x 和 y 方向的导数可以用sobel算子计算。 推导如下: 

     

    M 矩阵确定 E(u,v) 的值。 下面我们使用 M 来寻找角点。 M 是 Ix 和 Iy 的二次项函数,可以用椭圆来表示。 椭圆的长短半轴由M的特征值λ1​​和λ2​​决定,方向由特征向量决定,如下图:

    Harris 给出的角点计算方法不需要计算具体的特征值,而是计算一个角点响应值R来判断角点。 R的计算公式为:

    其中detM是矩阵M的行列式,traceM 是矩阵 M 的迹,α为常数,取值范围为0.04~0.06。

    由于:

    特征值隐含在detM和traceM中。

    如下图所示:

    当R为正数且取值较大时为角点;当 R 为负数且绝对值较大时为边界;当 R 是较小的数时为平坦区域。

    cv.cornerHarris(src, blockSize, ksize, k)

    参数:

    img 输入图像,数据类型为 float32。

    blockSize 角点检测中要考虑的邻域大小

    ksize sobel求导使用的核大小

    k 角点检测方程中的自由参数,取值参数为 [0.04,0.06]。

    Harris 角点检测的优点:

    旋转不变性,椭圆旋转一定角度但形状保持不变,特征值保持不变。 图像灰度级的仿射变化是部分不变的。 因为只使用了图像的一阶导数,所以图像灰度平移变化不变,图像灰度尺度变化不变。

    Harris 角点检测的缺点: 它对尺度非常敏感,不具有几何尺度不变性。提取的角点是像素级的。

    2. Shi-Tomasi算法

    Shi-Tomasi算法是Harris角点检测算法的改进。Harris 算法的角点响应函数是从矩阵 M 的行列式值 中减去 M 的迹,利用差值来判断是否为角点。 后来Shi和Tomasi提出了一种改进方法,如果矩阵M的两个特征值中较小的一个大于阈值,则认为是角点,即R=min(λ​1​​,λ​2​​)。如下图所示:

    可以看出,只有当λ1和λ2均大于最小值时,才认为是角点。 

    cv.goodFeaturesToTrack(image, maxcorners, qualityLevel, minDistance)

    参数:

    image 输入灰度图像

    maxcorners 获取角点数的数目

    qualityLevel 该参数指出最低可接受的角点质量水平,在0-1之间。

    minDistance 角点之间最小的欧氏距离,避免得到相邻特征点。

    返回值:

    搜索到的角点。

    3. SIFT 算法

    SIFT 算法的本质是在不同尺度空间中寻找关键点(特征点)并计算关键点的方向。 SIFT查找到的关键点是一些非常突出的点,不会因为光照、仿射变换和噪声等因素而改变,比如角点、边缘点、暗区的亮点、亮区的暗点。

    SIFT算法可以分解为以下四个步骤:

    1)尺度空间极值检测:在所有尺度上搜索图像位置。通过高斯差分函数识别对尺度和旋转不变的潜在关键点。

    2)关键点定位:在每个候选位置,使用一个精细拟合的模型来确定位置和尺度。关键点的选择取决于它们的稳定性程度。

    3)关键点方向确定:根据图像的局部梯度方向,为每个关键点位置分配一个或多个方向。所有后续对图像数据的操作都相对于关键点的方向、尺度和位置进行变换,从而保证了这些变换的不变性。

    4)关键点描述:在每个关键点周围的邻域内,在选定的尺度上测量图像的局部梯度。这些梯度用作关键点描述符,允许相对较大的局部形状变形或光照变化。

    cv.xfeatures2d.SIFT_create()

    返回值:SIFT对象

    sift.detectAndCompute(gray)

    参数:

    gray 进行关键点检测的灰度图像

    返回值:

    kp 关键点信息,包括位置,尺度,方向信息。

    des 关键点描述符,每个关键点对应128个梯度信息的特征向量。 

    cv.drawKeypoints(image, keypoints, outputimage, color, flags)

    参数:

    image 原始图像

    keypoints 关键点信息,将其绘制在图像上。

    outputimage 输出图片,可以是原始图像。

    color 颜色设置,通过修改(b, g, r)的值,更改画笔的颜色。

    flags 绘图功能的标识设置:

    cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DEFAULT 创建输出图像矩阵,使用现存的输出图像绘制匹配对和特征点,对每一个关键点只绘制中间点 。   

    cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_OVER_OUTIMG 不创建输出图像矩阵,而是在输出图像上绘制匹配对。

    cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS 对每一个特征点绘制带大小和方向的关键点图形。

    cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS 单点的特征点不被绘制。

    例:对下面的图像使用Harris、Shi-Tomas和SIFT方法检测角点。

    import matplotlib
    import cv2 as cv
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    font = {
        "family": "Microsoft YaHei"
    }
    matplotlib.rc("font", **font)
    
    img = cv.imread("./image/tv.jpg")
    
    gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
    gray_32 = np.float32(gray)
    
    # Harris
    dst = cv.cornerHarris(gray_32, 2, 3, 0.04)
    
    # 绘制角点
    img[dst > 0.001 * dst.max()] = [0, 0, 255]
    
    plt.imshow(img[:, :, ::-1])
    plt.title("Harris角点检测")
    plt.show()
    
    # Shi-Thomas
    corners = cv.goodFeaturesToTrack(gray, 1000, 0.01, 10)
    
    # 绘制角点
    for i in corners:
        x, y = i.ravel()
        cv.circle(img, (x, y), 2, (0, 0, 255), -1)
    
    plt.imshow(img[:, :, ::-1])
    plt.title("Shi-Thomas角点检测")
    plt.show()
    
    # SIFT
    sift = cv.xfeatures2d.SIFT_create()
    kp, des = sift.detectAndCompute(gray, None)
    
    # 绘制角点
    cv.drawKeypoints(img, kp, img, flags=cv.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)
    
    plt.imshow(img[:, :, ::-1])
    plt.title("SIFT角点检测")
    plt.show()
    

    输出:

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