说明:简单写的一些图像预处理(灰度增强、小波高通滤波、LBP、迭代阈值分割、种子生长法etc)和RGB 、纹理(相关矩阵)特征提取
说明:应用背景1、图片预处理;2、特性提取:颜色、灰度共生矩阵、灰度差分、Harr-like、等多个特征提取算法;3、特性选择:从特征向量中选取有效的特性;4、基础算法:AdaBoost的训练与测试;贝叶斯算法5、AdaBoost的改进:升压,castboost、Floatboost算法关键技术采用MAT...
说明:LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法,它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度,寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中,实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题,因此在本次代码中,先用PCA主成分分析的方法降低样本维数,再用线性判别分析提取特征。...
说明:对两幅图像提取特征点,并计算基本矩阵,对两幅图像进行极线矫正,并画出校正后图像特征点的极线,效果非常好
说明:提取图像的GLCM矩阵,并计算出Haralick建议的14个特征值
说明:提出了一种可快速、高精度提取不规则光点图像中心的多尺度光点图像中心定位方法。首先,结合图像形态学处 理和阈值分割确定光点图像区域,初步确定光点图像大小;然后,计算不同尺度空间下各光点图像区域的Hessain矩阵, 由Hessain矩阵特征值确定的判决系数确定最佳尺度,并确定光点图像中心像素级坐标...