java 用灰度共生矩阵 提取图像纹理特征

3.5 纹理特征 纹理特征是图像分析中的重要特征,因此成为模式识别中用来辨别图像区域的重要依据,它在图像的分类识别中得到了广泛的应用.纹理特征是一种不依赖于颜色或亮度的.反映图像中同质现象的重要特征,是所有物体表面共有的内在特性,包含了物体表面结构组织排列的重要信息以及与周围环境的联系.纹理的分析识别是图像理解.分析与识别中的重要研究内容之一. 如图3-5所示是几个典型物体的纹理图像,由图像可以看出,不同物体的纹理差别是很大的.可见,纹理可以作为一个重要特征用于描述不同物体. 3.5.1 纹理

问题描述 灰度共生矩阵基本问题 最近做的东西需要用到灰度共生矩阵提取特征,我想问,如果我选择不同的方向和步长,会得到不同很多的共生矩阵,那么计算特征的时候是选择一个方阵去计算还是综合多个不同矩阵计算特征向量呢,或者是对他们不同矩阵算出的同一种特征简单求平均? 解决方案 灰度共生矩阵灰度共生矩阵灰度共生矩阵opencv2下的实现 解决方案二: 用一个方阵去计算特征向量~纹理的变化越快,则对角线上的数值越小,而对角线两侧的值增大.

原文:利用OpenCV检测图像中的长方形画布或纸张并提取图像内容 基于知乎上的一个答案.问题如下: 也就是在一张照片里,已知有个长方形的物体,但是经过了透视投影,已经不再是规则的长方形,那么如何提取这个图形里的内容呢?这是个很常见的场景,比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画,用手机找了下来,可是回家一看歪歪斜斜,脑补原画内容又觉得不对,那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了.不妨把应用的场景分为以下: 纸张四角的坐标(图中红点)已知的情况 也就是上面的左图中4个红点是可以准确获取,比如手动标注

问题描述 HOG算法计算二值化图像的特征 HOG算法能不能计算二值化图像的特征? 若用HOG算法计算二值化图像的特征,是不是就不需要灰度化及Gamma校正? 解决方案 可以的吧,我用opencv的HoG计算特征可以直接输入图像的,什么预处理都不做也是可以的 解决方案二: 可以的吧,我用opencv的HoG计算特征可以直接输入图像的,什么预处理都不做也是可以的

问题描述 在彩色图像上按索引值提取图像像素 我现在有一幅RGB图像,想取这幅图像上的指定像素,比如,我已知我要取的像素的索引为(1 2 3 4 5 9 13 15 71)索引是按列来编号的,取出来这些相应的像素后把他们保存到另一个变量中.我应该怎么取,求大神把代码写出来

问题描述 利用caffe提取了图片特征,怎么用lfw的pairs.txt进行验证? 用Python批量提取了所有图片的特征,特征是lmdb格式的,但是不明白应该怎么按pairs.txt里的人脸对计算特征距离?lmdb格式的特征要怎么处理?

问题描述 如何 Python转JAVA java将32x32的二进制图像文本矩阵转换成1x1024的向量 1C #文本向量化 32x32 -> 1x1024def img2vector(filename): returnVect = [] fr = open(filename) for i in range(32): lineStr = fr.readline() for j in range(32): returnVect.append(int(lineStr[j])) return retu

随便给你一个含有数字的字符串,比如: String s="eert343dfg56756dtry66fggg89dfgf"; 那我们如何把其中的数字提取出来呢?大致有以下几种方法,正则表达式,集合类,还有就是String类提供的方法. 1 String类提供的方法: package 测试练习; import Java.util.*; public class get_StringNum { /** *2016.10.25 */ public static void main(Strin

首先先简单的说一下其3大特性的定义: 封装:隐藏对象的属性和实现细节,仅对外公开接口,控制在程序中属性的读和修改的访问级别.将抽象得到的数据和行为(或功能)相结合,形成一个有机的整体,也就是将数据与操作数据的源代码进行有机的结合,形成"类",其中数据和函数都是类的成员.封装的目的是增强安全性和简化编程,使用者不必了解具体的实现细节,而只是要通过外部接口,一特定的访问权限来使用类的成员.封装的基本要求是: 把所有的属性私有化,对每个属性提供getter和setter方法,如果有一个带参的