如何使用Gabor滤波器从图像中提取特征？
Gabor滤波器是一种在图像处理中常用的特征提取方法，它可以用于检测图像中的纹理、边缘和频率等特征。下面是使用Gabor滤波器从图像中提取特征的步骤：
- 首先，了解Gabor滤波器的原理。Gabor滤波器是一种基于Gabor函数的滤波器，它模拟了人类视觉系统中的简单细胞的响应特性。Gabor函数是一个复数函数，具有正弦波和高斯分布的特性，可以用于描述图像的纹理和边缘。
- 确定Gabor滤波器的参数。Gabor滤波器有多个参数需要设置，包括尺度（scale）、方向（orientation）、频率（frequency）和带宽（bandwidth）等。这些参数的选择会影响到滤波器的性能和特征提取的效果。
- 对输入图像进行Gabor滤波。将输入图像与一组Gabor滤波器进行卷积操作，得到一组滤波响应图像。每个滤波响应图像对应一个Gabor滤波器的输出，反映了图像在不同尺度、方向和频率上的特征响应。
- 对滤波响应图像进行特征提取。可以使用各种特征提取方法，如统计特征、频域特征或基于机器学习的方法，从滤波响应图像中提取出有用的特征。这些特征可以用于图像分类、目标检测、人脸识别等应用。
- 应用场景：Gabor滤波器在计算机视觉领域有广泛的应用，包括纹理分析、边缘检测、人脸识别、指纹识别等。它可以帮助提取图像中的纹理特征，从而实现对图像的分析和理解。
- 推荐的腾讯云相关产品：腾讯云提供了一系列与图像处理相关的产品和服务，如人脸识别（https://cloud.tencent.com/product/fr）、图像识别（https://cloud.tencent.com/product/ai_image）、图像处理（https://cloud.tencent.com/product/imagemoderation）等。这些产品可以帮助开发者快速实现图像处理和特征提取的功能。
总结：使用Gabor滤波器从图像中提取特征的过程包括了了解Gabor滤波器原理、确定参数、进行滤波操作、提取特征等步骤。腾讯云提供了一系列与图像处理相关的产品和服务，可以帮助开发者实现图像处理和特征提取的功能。
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1回答
我正在学习使用gabor滤波器从图像中提取与方向和比例相关的特征。另一方面，卷积神经网络也可以提取包括方向和尺度在内的特征，是否有证据表明CNN中的滤波器具有与gabor滤波器类似的功能？或者他们两个的利弊。
浏览 47提问于2019-07-25得票数 1
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我正在开发使用gabor过滤器的双语言OCR脚本检测。我使用的是Accord.net框架，我使用了Accord的gabor filter，它将图像转换为gabor图像，但我需要使用gabor filter进行特征提取，这可以用于训练神经网络来识别单词的语言。请告诉我如何使用gabor滤波器提取图像的特征。如果有其他选择(如aforge或emgu cv )，请告诉我。仅语言C#。就像这样，感谢Anil
浏览 1提问于2014-02-10得票数 0
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我正在做一个关于Gabor特征提取的项目。我对Gabor特征的含义感到非常困惑。我制作了一个具有不同方向和频率的特征矩阵。Gabor特征或将图像与不同方向和频率的Gabor滤波器组卷积后得到的图像的统计特征、几何特征、空间域特征、不变性、重复性等特征是指Gabor特征。
浏览 1提问于2013-12-16得票数 18
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我正在研究超像素的特征提取。我已经成功地将超像素函数应用到图像中。
A = imread('kobi.png');
[L,N] = superpixels(A,5);
figure
BW = boundarymask(L);
figure;imshow(imoverlay(A,BW,'cyan'),'InitialMagnification',67)
现在我想从每个片段(即Gabor特征)中提取纹理特征。有谁能帮我解释一下如何在每个超像素上应用Gabor功能？
更新：
idx=label2idx(L);
meanColor = zero
浏览 0提问于2018-05-10得票数 4
我想知道当gabor滤波器应用于图像进行特征提取时，特征向量的组成是什么？我需要特征向量来对面部表情进行分类。我有gabor滤波器的代码，我也得到了过滤后的图像，但我对特征向量感到困惑。
浏览 2提问于2013-12-08得票数 3
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并行应用滤波器组
、、、、
我使用的是Accord.NET框架。
假设我有三个Gabor滤波器，我需要将它们并行应用于图像。
以下是并行滤波器组的正确概念吗？
Bitmap bmp = (Bitmap)Bitmap.FromFile(@"C:\Lenna.png");
GaborFilter gf1 = new GaborFilter();
gf1.GaborKernelSize = 3;
gf1.Lambda = 4.0;
gf1.Theta = 45.0;////////////////////Theta is 45
gf1.Psi = 1.0;
gf1.Sigma = 2.0;
gf1.Gamma
浏览 21提问于2016-08-11得票数 3
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我有一个图像数据集(像素值从0到255)，我想从其中提取不同的特征，例如HOG特征，Gabor滤波器特征，LBP和颜色直方图。我想将这些特征连接到单个特征向量中 feature_overall = np.concatenate((feat1, feat2, feat3, feat4), axis=1) 然后用得到的整体特征向量训练SVM。 我使用Python和Scikit-Image (Skimage)。 我不确定，我必须在哪里使用这里的标准定标器？对于每个功能单独，即在所有功能被连接之前？或者标准缩放器应用于连接的特征向量，即结果的总体特征向量？ 非常感谢每一次帮助
浏览 22提问于2019-12-20得票数 0
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我有一个具有256*256维度的图像，在特征提取之后，使用gabor-filter，我有另一个256*256矩阵作为特征。那么，如何将此矩阵转换为向量(而不是通过重塑)？
我的意思是，对于10000 images的数据库，如果我使用重塑程序，那么我不能用计算机计算它，因为数据量太大了。我需要在学习过程中使用这个。
那么，如何在不丢失数据的情况下将256*256矩阵转换为1*300或1*1000之类的小向量呢？谢谢。
浏览 0提问于2017-05-25得票数 0
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我正在研究一种手指识别系统。有这么多的算法。如果我用自己的话写，其中一个算法(特别是关于基于细节的二值化图像)将由以下步骤组成：
STEP1。分割。这一步将前景与背景分开。大部分都是用Thresholding完成的。
STEP2。规范化。这一步来分配强度。大部分是用直方图均衡化完成的。
STEP3。过滤。这一步填补了沿山脊的空隙。也为了加强山脊和山谷之间的对比度。大部分是用Gabor滤波器完成的。
STEP4。二值化。此步骤用于对过滤后的图像进行二值化。
STEP5。变薄了。这一步是对二进制化的图像进行骨架分析。
STEP6。细节点提取。这一步从骨架图像中提取细节点(脊线结束和脊线分叉)。
S
浏览 1提问于2015-11-04得票数 1
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我现在真的卡住了。我想将LIBSVM应用于图像分类。我捕获了大量的训练图像(位图格式)，我想从中提取特征。
训练图像包含躺在地板上的人。分类器应该确定在给定的图像中是否有人躺在地板上。
我读了很多论文、纪录片、指南和教程，但它们都没有记录如何获得LIBSVM包。唯一要描述的就是如何从CSV文件转换成LIBSVM包：。在上，可以下载几个示例数据。示例数据要么准备为CSV文件，要么准备为现成的训练和测试数据。
如果你查看CSV-File中的值，第一列是标签(说谎者与否)，其他值是提取的特征，但我仍然无法重建这些值是如何实现的。
我不知道这是不是很简单，没有人需要提到它，但我就是不能理解它，所以如果
浏览 0提问于2012-01-23得票数 0
我已经阅读了关于gabor函数的所有可能的文章，但它们并没有引导我找到任何有用的东西。有人能简单解释一下这两者之间是否有区别吗？
在图像分类中使用上述两种方法中的哪一种？
浏览 6提问于2012-02-12得票数 7
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使用libsvm的分类总是错误的，并且它永远不会改变预测的标签。我有7种情绪，当我试图从数据集之外预测一幅图像时，它给了我4.这是快乐的情绪，我尝试了数据集中的一幅图像，结果是相同的标签)
我使用带有orientation 6和scale 4的gabor滤波器提取图像特征。我使用脚本grid.py查找cost和gamma的最佳值，最后在训练和获取模型的最后一步中使用了这些参数
./svm-train -c 8 -g 0.03214 svm.train model.model
我尝试更改内核函数和svm类型，但仍然存在相同的问题。
我在训练中使用的特征数量与数据集中的图像数量之间是否存在关系？
浏览 2提问于2015-06-23得票数 1
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我将从指纹图像中提取特征。到目前为止，我已经尝试了许多方法来简单地增强图像并对其进行骨架处理。我尝试过的方法:局部直方图均衡(11x11邻域)+自适应阈值二值化+形态学细化(使用Erode+Dilate+Substract，即所谓的白顶帽)。我使用了OpenCV、Scipy和Scikit-Image附带的内置函数。效果不是很好。我尝试了一种不同的方法，局部直方图+维纳滤波+自适应阈值二值化+骨架。结果是不同的，一些是完美的，一些是可怕的背景噪音和数十亿错误的连接。我还尝试在采取任何行动之前应用高斯或中值模糊。例如，图1是我使用维纳过滤得到的一个很好的结果示例。除了边界效应。
浏览 2提问于2013-12-09得票数 0
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我有一棵长着叶子的植物树。我想提取叶子A。但是，叶子A停留在叶子B的顶部，所以我找不到任何方法来描绘叶子A。有什么建议吗？非常感谢
浏览 0提问于2011-05-17得票数 5
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求卷积的最优方法
、、、、
基于Gabor滤波器上的，这个Gabor，顾名思义，被用来过滤图像并突出显示它在相同的滤波方向上的所有方向。
顺便说一句，有一些方法可以将图像与Gabor相转换：
利用二维卷积，可以将图像直接与Gabor卷积.但我们所知道的二维卷积需要大量的计算。因此，如果我们考虑大小为MxN的图像和滤波器大小的PxQ，那么为了实现二维卷积，我们需要MN乘法和加法。因此，卷积2D进行乘法和累加运算是非常昂贵的。
另一方面，我们利用了可分卷积。因此，滤波器可以先分离，然后用两个一维卷积代替点向二维卷积，这两个卷积对应于x方向和y方向上的卷积。在这种情况下，我们将计算的复杂度降低到MNP+MNQ = (M
浏览 3提问于2014-01-12得票数 0
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在问我之前，我想说我知道Gabor过滤器是什么，我用过几次。
但我有一些理论上不明白的事。(例如-我得到了python + openCV + numpy代码)
for filter in filters:
filtered = cv.filter2D(img, cv.CV_8UC3, filter)
filtered = np.reshape(filtered, img.shape)
np.maximum(accumulator, filtered, accumulator)
“过滤器”-是盖博过滤器银行。
据我所知，“
浏览 2提问于2020-09-17得票数 1
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我试图通过在OpenCV for Java中使用带4组滤波器(4θ)的gabor滤波器来增强指纹图像：
private Mat enhanceImg(Mat myImg){
// prepare the output matrix for filters
Mat gabor1 = new Mat (myImg.width(), myImg.height(), CvType.CV_8UC1);
Mat gabor2 = new Mat (myImg.width(), myImg.height(), CvType.CV_8UC1);
Mat gabor3 =
浏览 2提问于2015-08-12得票数 3
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我目前正在使用HOG，LBP和Gabor作为特征提取进行人物检测。然而，当我使用gabor特征提取时，检测需要很长时间，尽管准确率很高。我在这里实现了gabor特征提取代码：
我使用支持向量机作为分类器来确定对象是否是人。我的问题是如何在MATLAB中加速处理，以避免冗长和缓慢的处理。或者希望有人有用于Gabor特征提取的mex文件，这样我就可以尝试实现它。
谢谢
浏览 3提问于2014-09-21得票数 1
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我正在研究掌纹认证，我已经捕获了手掌图像，并进行了预处理和ROI提取。现在，我必须从ROI中提取特征，例如“主线”，然后使用它进行匹配。
那么，我如何提取这些特征并使用这些特征找到匹配的准确性呢？任何关于这方面的建议或代码都将不胜感激。
浏览 5提问于2016-05-07得票数 1
我正在尝试以MathWorks为例，在Python语言中使用K-means实现一个颜色/图像分割：
使用(R，G，B)-values作为特征集，我得到了以下结果：
但是，如果我们将纹理信息(使用Gabor滤波器)和像素位置信息(x，y)添加到特征集，则可以改进这一点。
结果是：
对于这个结果，我没有使用(R，G，B)-values，因为狗的颜色与瓷砖的颜色大致相同。我使用的是灰度图像，用像素坐标扩展了24个Gabor滤波器。
不幸的是，结果不如Mathworks中的结果好：
目标是使用颜色/纹理分割将背景与对象分离。
你有什么想法来改进这一点吗？非常感谢!
#
浏览 0提问于2019-04-28得票数 0
如果这是一个幼稚或愚蠢的问题，很抱歉，但我正在努力学习更多关于图像处理技术的知识。我对Gabor滤波器有一种直觉，但似乎找不到答案。
如果我为一组图像计算一组Gabor滤波器，并将它们减少到机器学习算法已确定为指示特定纹理的N个特征，这N个特征是否可以应用于新图像，以将纹理“转移”到新图像？也许是通过逆Gabor变换？例如，如果我有10个Gabor滤镜可以准确地将纹理分类为“砖块”，这10个滤镜是否可以应用于“木材”纹理图像(2x4的图片)，以近似木材表面上的砖块纹理？
如果可能，这是可能的，它可以很容易地用Python实现吗？
浏览 1提问于2020-05-28得票数 0
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我试图在Python中再现以下MATLAB代码的行为：
% Matlab code
wavelength = 10
orientation = 45
image = imread('filename.tif') % grayscale image
[mag,phase] = imgaborfilt(image, wavelength, orientation)
gabor_im = mag .* sin(phase)
不幸的是，我没有许可证，无法运行代码。而且，没有精确地指定函数的作用。
由于缺乏明显的替代方法，我尝试在Python中使用OpenCV (对其他建议开放)。我没有
浏览 5提问于2020-04-20得票数 5
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一般来说，我感兴趣的是一个神经网络的实现，以解决形状从阴影问题。到目前为止，首先，我从阴影实现中得到了一个简单的形状。
特别是这个问题，然而，我希望训练一个回归j模型，它将学习一个三维圆柱体的三维方向，如果它是阴影的话。每个图像只是一个灰度三维阴影圆柱。在整个数据集中，只有大小和方向不同。
假设纹理是匹配的，光源与每个柱面图像的位置总是相同的。
当我发现大量关于这个问题的文献时，我很快意识到我现在所需要的应该简单得多。因此，我只需要一个建议:什么才是适合上述问题的合适的图像描述符？
浏览 4提问于2013-10-14得票数 1
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我对图像处理非常陌生，我想知道如何在12种不同方向的图像上应用gabor滤波器，比如0,15,30,45到165。我想将这个gabor滤波器应用于12个方向，每个方向的输出必须是displayed.My，输入是视网膜图像，方向输出应该是经过filter.How调整后的视网膜图像。
%code for gabor filter
I = getimage();
I=I(:,:,2);
lambda = 8;
theta = 0;
psi = [0 pi/2];
gamma = 0.5;
浏览 3提问于2013-11-06得票数 3
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我正在做一个项目，对空气图像进行分割，并对每个片段进行分类。由于图像很大，面积也很大，所以我决定采用分割和合并算法进行分割。
(左边是原始图像，右边是分段图像，每个片段用其RGB平均值表示)
对于分类，我想使用一个SVM分类器(我以前在两个项目中经常使用它)和一个特征向量。一开始，我只想使用五个类:水、植被、积木面积、沙丘和异常--现在我在想，我可以在这个特征向量中加入什么：
分段的平均RGB值
纹理特征(但我可以用一个值表示段的纹理吗？)
源图像中的位置(可能带有一个表示左、右或中间的值？)
分段的大小(水段应该比建筑面积大得多)
段的第四个邻域的平均RGB值。
浏览 0提问于2016-01-05得票数 0
2回答
我不知道该怎么做“特征提取”方法我想用支持向量机在图像中应用“对象识别”，Emgu的例子中有一个包含猫特征的XML文件！一周以来，我一直在尝试了解他们是如何做到这一点的，以及他们使用了什么方法，我偶然发现了这个显示步骤的页面！太复杂了，而且我自己也做不到，我太迷茫了！谁能告诉我一种与支持向量机学习兼容的合适的“特征提取”方法？Accord有支持向量机的例子，但它是手写的，不处理彩色图像=(有帮助链接吗？谢谢
浏览 2提问于2012-02-17得票数 2
2回答
如何检测图像中的裂缝？
、、、、
如何检测在附加图像中可以看到的裂缝？我尝试了一些OpenCV算法，比如斑点检测(cv::SimpleBlobDetector)，但没有得到任何结果。 这是一个裁剪的图像，完整的图像也有一些其他的特征，所以我不确定阈值是否有效，因为我必须得到检测到的裂缝的边界框。一种方法是分配几个(感兴趣区域) ROI，并尝试在该ROI内进行检测，但此裂缝不会出现在图像中的同一位置。有什么想法吗？ 这个问题可以用机器/深度学习(比如物体检测)来解决吗？如果我用破解数据集训练一个模型？因为图像的裂缝部分没有太多的特征，所以我不确定这个方法是否有效。请指点一下。 谢谢。 ? ?
浏览 40提问于2020-04-11得票数 0
我目前正在开发一个库，使用SFinGe方法(由Maltoni、Maio和Cappelli)链接生成合成指纹:
其中一个步骤要求我对图像应用不同的gabor滤波器，图像中的每个像素都有一个方向和一个相关联的频率，因此卷积不是在整个图像上用一个内核完成的，但是滤波器在处理过程中必须根据像素的这些属性而改变，这样图像上的每个像素都会以不同的方式被改变。
如果您以这种方式应用过滤器，并将图像进行多次转换(在每次卷积之后还必须对图像进行二值化)，则可以获得以下结果：
一个主指纹，这个图像大约需要20秒才能生成(这太慢了，这就是为什么我想用FFT来完成它)，因为我必须执行5倍的卷积才能完成它(从
浏览 4提问于2012-10-14得票数 14
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我正在尝试对cifar10数据应用gabor滤波器。据我所知，这应该通过两个步骤来完成:1-使用n个gabor核来生成n个gabor滤波图像。2-堆叠n个gabor滤波后的图像，以获得原始图像，然后将其馈送到我的神经网络。我试着用
tfio.experimental.filter.gabor(
input, freq, sigma=None, theta=0, nstds=3, offset=0, mode=None,
constant_values=None, name=None
)
这里我有两个问题:1-tensorflow的函数中的哪个参数代表内核大小? 2-使用这个t
浏览 1提问于2021-02-24得票数 0
我在面部图像上应用了gabor滤波器，但我只得到了一张gabor图像作为输出(蓝黄色图像)
如何从gabor滤波器组获得不同的gabor滤波器图像？
浏览 6提问于2013-11-25得票数 0
2回答
Python中的指纹增强
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我正在做指纹识别，作为中计算机视觉课程的一个项目。
对于图像的预处理，我使用了，然后是，然后是和我得到了类似这样的东西(原始图像在左侧，处理后的图像在右侧)：
然后我在做骨架分析，我认为图像太详细了。我想得到这样的东西(第一张是我现在拥有的，第二张是我想要的)：
当我对第二张图片进行细化时，它看起来比我现在的图像要好得多。你知道我能用和Python做些什么来实现这一点(得到一个类似于右图的图像)吗？
我特别想把那些小刺去掉，把边角弄平。
浏览 0提问于2016-10-19得票数 11
我正在使用2D gabor代码进行图像处理。Gabor滤波器组是通过Gabor小波4尺度8方向生成的。然后我有4*8个过滤器。无论如何，我在程序中发现，它首先对图像进行快速傅立叶变换，然后对Gabor滤波器进行快速傅立叶变换，并消除GAbor快速傅立叶变换中的直流分量。
[Gr,Gi] = Gabor(N,[s n],freq,[stage orientation],flag);
F = fft2(Gr+j*Gi);
F(1,1) = 0;
然后对图像FFT和Gabor滤波器FFT的点乘运算进行逆FFT。
D = abs(ifft2(im.*GW));
有没有人可以解释为什么它是这样的？F
浏览 3提问于2014-03-21得票数 1
1回答
我想找出给定图像的脊线。(山脊而不是边缘！)示例如下图所示
我认为Hessian矩阵将直观地工作。因此，我从2D-高斯方程开始硬编码Hessian矩阵内核，如下所述。
我使用surf来可视化我创建的3个二阶导数内核(D_xx，D_yy和D_xy)，它们看起来都是正确的。
然后，我应用这些内核，并对我的图像进行2D卷积。
我不确定下一步该做什么，我应该用D_xx，D_yy和D_xy来表示特征值和向量吗？我们如何通过对每个像素使用2乘2矩阵的特征分析来从图像中提取脊线？任何想法，公式，甚至代码都会很有帮助。
附件是生成2D Hessian矩阵的代码
[x y]=meshgrid(rou
浏览 6提问于2015-02-20得票数 5
1回答
我目前正在阅读这篇论文：，我特别感兴趣的是使用Box滤波器的gabor滤波器的逼近。
去年，我开发了一个合成指纹发生器(您可以在这里看到一些)。
但是生成器最大的缺陷是应用gabor滤波器所需的时间，我一直在研究如何实现可分离版本的过滤器，但由于数学不是我的强项，所以失败了。现在，这似乎比可分离的过滤器更适合我的需要，因为它看起来更快，结果似乎足够好我所需要的。但我不明白如何从文件中的方程中实现gabor的盒子过滤。
其内容如下：
在本节中，我们尝试执行filter的一个更粗的近似，以实现显著的fi更高的effi科学。目前，模型中的S1层由简单的线检测器组成，这些探测器采用面向方向的Gaborfilt
浏览 3提问于2014-05-25得票数 2
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我对matlab和python非常陌生，请帮助我进行查询。
1.将图像输入代码
2.对图像进行一些滤波。
3.从输出图像中提取数值特征，如-->
AxisEccentricity，PerimeterRoundness，大调和小紧致性等
同时，将上述数据与原始图像进行比较，并显示输出。
浏览 0提问于2019-12-02得票数 0
2回答
我正在做一个图像拼接应用程序，它从相机获取输入，估计图像转换和通过估计转换扭曲输入图像。如下图所示，来自摄像机的图像被输入到链的两个分支中。然而，图像翘曲的处理依赖于变换估计的结果。我的问题是如何让第一部门等待第二部门的结果？
浏览 0提问于2014-03-24得票数 0
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现在，我可以使用以下代码获得沿水平和垂直方向的强度函数：
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data
# Load the image
image = data.coins()
imgslice = 120
# Vertical intensity function
plt.plot(image[imgslice], 'r')
但是我想得到沿某些方向的强度函数。例如，沿着一条从A点到B点的线，我如何才能做到这一点？
浏览 17提问于2016-08-15得票数 0
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检测模糊边缘
、、、
我需要在一张木头图片中找到年轮，但是线条太模糊了，而且有太多的噪声，边缘检测算法无法给出好的结果。 ? 我试着通过增加对比度，锐化和一些形态学操作来使戒指更加突出。然后我应用了边缘保持平滑滤波，并尝试了几种边缘检测算法(sobel，canny..)但结果看起来仍然很糟糕。
浏览 12提问于2019-06-03得票数 0
我想知道对具有极端随机性但包含轻微重复模式的纹理图像进行分类的最佳方法是什么。我对此一无所知，任何指向好资源的链接都是受欢迎的。
我想要分离两个包含8位灰度纹理的图像，它们在视觉上没有图像，但我认为算法能够检测出相似和不同之处。
浏览 3提问于2011-11-07得票数 2
1回答
如何从以下卷积神经网络编码中提取图像特征
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.utils import img_to_array
df['PubChem_ID'] = df['PubChem_ID'].apply(str)
df_image = []
for i in tqdm(range(df.shape[0])):
img = image.load_img('/content/drive/MyDrive/3D Conformer/Conformer/'+df['PubCh
浏览 13提问于2022-12-04得票数 -1
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我刚刚冒险进入计算机视觉领域，试图解开它的各种复杂之处。我正试图用冲浪特征检测器来增强卡尔曼滤波器。但是，在利用surf特征在检测到的帧上构造出有界的矩形后，我不知道如何调用和使用kalman方法。我已经检测到特征，并在与输入帧进行比较之后，使用参考图像提取关键点。然后我用了flann matcher。
现在，使用卡尔曼滤波是否可行，因为我想跟踪运动，得到预测的运动。我已经搜索了很多，但没有发现冲浪的特征可以用卡尔曼滤波。我得到的只是使用cvBlobs进行跟踪的建议。但是，理论上卡尔曼滤波器被用于跟踪目的。然而，我感到困惑，因为几个基于视频的跟踪实现使用冲浪显示，冲浪可以用来跟踪本身。但我的问
浏览 6提问于2013-02-19得票数 0
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我知道神经网络是如何工作的，但是如果我想将它们用于图像处理，比如实际的字符识别，我不能理解如何将图像数据输入到神经网络中。
我有一个非常大的A字母的图像。也许我应该尝试从图像中获取一些信息/规范，然后使用该规范的值的向量？它们会成为神经网络的输入吗？
谁已经做了这样的事情，你能解释一下怎么做吗？
浏览 2提问于2010-01-18得票数 37
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我正在寻找可靠的特征，以分类细胞类型的显微镜图像。我想知道什么是最好的方法。
1)我尝试了Pontil & Verii描述的方法--使用标准化图像的每个像素作为特征。这是容易实现的，但结果并不完全令人满意。另一个问题是，分类是用某种统计魔术来完成的，我不明白为什么有些结果是坏的。
( 2)我试着提取高层次的特征，如峰、洞。我的实现是缓慢的，但是我的优点是我理解为什么一个单元格被识别为这样，而另一个没有，因为您可以在测试映像中可视化这些特性。
3)最近，我在一篇文章中发现了这样的特性：
角二阶、距离、对比度、熵、反差距离、相关、和均值、差熵、差熵、方差、和方差、差方差、差方差。
浏览 0提问于2013-11-08得票数 3
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3回答
我的纱线取向是哪一种？
、、、、
我有图像处理问题。我有纱线的图片：
单个链部分(但不是完全)对齐。我要找到它们一致的主要方向。在示例图像的中心，这个方向距离水平大约30-34度.结果可以是整个图像的平均/中值方向，也可以是每个局部邻域的平均值(生成一个局部方向的矢量地图)。
我尝试过的是:以小的步骤(1度)旋转图像，并在旋转图像的垂直方向和水平方向上计算统计数据(例如:加总行或加总列的标准差)。我的推论是，当这些股精确地垂直或水平地定向时，统计数据的差异将是最大的，因此旋转角度在原始图像中是正确的方向。然而，至少对于我尝试过的几种统计属性，这是行不通的。
我进一步认为，这可能是行不通的，因为在整个图像中同时有太多不
浏览 10提问于2013-12-14得票数 5
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我有一个FPK (手指指节印)的项目，切割手指有趣的部分后的一个步骤是使用Gabor滤波器对图像进行过滤。
几天(整整)以来，我一直在尝试制作滤波器组，从公式中过滤图像，并将其编写为Matlab代码。
我读了很多关于参数值的资料，但是我很困惑，我应该取什么值呢？
我需要做的过程是什么？
我应该使用conv2还是imfilter (对称或covn)？
谢谢
浏览 4提问于2014-03-30得票数 1
我正在从事航空RGB图像分类。有专家能好心地评论一下哪个描述符更适合公平分类吗？Gabor描述符还是SIFT描述符？提前谢谢
浏览 0提问于2014-11-04得票数 0
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因此，据我所知，转移学习是指在有大量数据的数据集上训练模型，然后保留大部分经过训练的系数，并且只对数据集上的最后一层进行重新训练，以解决有少量数据的问题。
CNN的特征提取意味着你有一个从图像中提取特征的通用模型，然后你只需要训练最后一层来解决图像上的一个特定问题。
那么，特征提取只是一个特定的情况，还是有一些微妙的地方我不明白？
浏览 0提问于2020-10-02得票数 1
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