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我在Matlab上做一个小项目，只是因为我对图像处理感兴趣，而我没有学习过与图像处理相关的学位或课程。例如，我想从二值图像的不同对象中提取一些信息，这些信息是关于对象之间的长度、宽度和距离。我们可以将其命名为关于宽度的特征提取吗？并将它们存储在不同的向量中作为特征向量？
这让我想，我可能把简单的事情复杂化了。我应该使用一些其他术语来代替特
浏览 5提问于2018-07-16得票数 1
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java中图像的视觉相似性
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嗨，我有一个与基于内容的图像检索相关的项目。我怀疑这个project.when应该采用什么标准，我搜索了一下，得到了两种方法:特征提取、图像分割和区域处理。哪种方法更有效？
浏览 0提问于2012-05-04得票数 2
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灰度图像的特征提取方法
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我正在处理红外图像，这是一个人移动手臂的灰度图像。那么，谁能告诉我哪种特征提取可以很好地捕捉运动信息？与局部二进制模式(LBP)类似地捕获纹理信息(定向梯度直方图) HOG计算梯度方向的出现次数。有没有其他对灰度图像有用的方法？
浏览 5提问于2015-04-14得票数 1
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作者定义了8个过程来实现一个接一个的OCR (2后1，3后2等等)：
这就是他们写的关于表示的内容图像表示在任何识别系统中都扮演着重要的角色。在最简单的情况下，灰度或二值图像被输入到识别器。然而，在大多数的识别系统中，为了避免额外的复杂性和提高算法的准确性，需要一个更紧凑、更有特征的表示。为此，为每个类提取了一组特征，这有助于将其与其他类区分开来，同时在class.The字符图像表示方
浏览 0提问于2017-06-06得票数 3
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我的问题是关于MATLAB中的图像处理技术。我正在设计一个概念证明，将从一个大的数字图像集区分数字"4“。
我使用了很多图像处理技术，比如边缘检测。我还使用了一种技术，即获取图像的每列和每行的平均像素值。然而，我不确定这个特征提取方法到底是做什么的。有人能解释一下为什么这是一种特征提取吗？这个方法有没有特别的名字呢？
浏览 3提问于2018-04-15得票数 0
我想尝试使用一些预先训练的CNN模型与Keras库(例如，异常，ResNet50等)进行特征提取。我试图找出我的数据集的输入维数是否需要匹配用于训练原始CNN的图像的维数。例如，我是否应该使用对210x210 RGB图像进行预培训的网络模型，这是否意味着如果我想使用它进行特征提取，网络只会处理相同维数的图像(即(210,210，3))吗？还是在这方面有一定的灵活性？
浏览 7提问于2017-09-01得票数 3
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我正在学习OCR和阅读这本书光学扫描前处理表象识别这就是他们写的关于表示的内容(#5)。图像表示在任何识别系统中都扮演着重要的角色。在最简单的情况下，灰度或二值图像被输入到识别器。然而，在大多数的识别系统中，为了避免额外的复杂性和提高算法的准确性，需要一个更紧凑、更有特征的表示。为此，为每个类提取了一组特征，这有助于将其与其他类区分开来，同时在class.The字符图像表示方
浏览 0提问于2017-06-06得票数 4
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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！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
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虹膜图像的最佳特征匹配器
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我想写些代码来进行虹膜识别。我已经有了一张虹膜图片，它被归一化为笛卡尔坐标。我试着用Gabor过滤器和Hamming距离来匹配这些照片，但没有成功。我正在使用Java版本的openCV
浏览 3提问于2014-12-07得票数 0
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光学字符识别发展
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在对这一主题进行了一些研究之后，我得出结论，其中包括四个主要步骤：
在第一步之后，我无望地迷失了方向！有人能告诉我如何进行角色分离和特征提取来帮助我吗？
浏览 3提问于2014-04-14得票数 1
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我没有背景的图像识别/特征提取，但我需要一种方法从图像中提取没有背景植被的树木。上面看到的是我正在处理的那种图像的一个小例子。我也可以获得多光谱图像(虽然我还没有看到)，包括NDVI，NIR，红色边缘。通过对现有问题的研究，我认识到特征提取是一个非常活跃的研究领域，似乎通常是将有监督和无监督的机器学习与统计伏都理论(如PCA)相结合。关于我正在处理的图像，有一些值得注意的特点。首先，棕榈树有一个
浏览 2提问于2015-08-27得票数 1
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我有一组蝴蝶图像，用于训练我的系统从给定的输入图像中分割出一只蝴蝶。为此，我希望提取边缘、角点、区域边界、局部最大/最小强度等特征。我发现了许多特征提取方法，如Harris角点检测，SIFT，但当图像背景与蝴蝶的身体/边界颜色相同时，它们不能很好地工作。
谁能告诉我，有没有什么好的特征提取方法可以很好地用于蝶形分割？
浏览 3提问于2012-10-31得票数 5
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我想使用Tensorflow 来识别一系列摄像头图像中的对象。对COCO数据集进行预培训的似乎是合适的，因为它们包含了我需要的所有对象类别。但是，我希望改进模型在识别每个图像中相当小的对象方面的性能。如果我正确理解，我需要编辑中的锚点参数，以获得模型使用较小的边界框。除了将图像裁剪成各部分并分别对每个部分进行推理外，是否还有其他技巧可以成功地识别小对象呢？
我目前正在为模型提供1280x720图像。
浏览 1提问于2018-01-15得票数 12
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我是一个图像挖掘的初学者。我想知道有效分类纹理图像所需的最小维度。我的感觉是，如果图像太小，特征提取步骤将无法提取足够的特征。如果图像大小超过某个维度，则处理时间将随图像大小呈指数增长。
浏览 0提问于2011-11-12得票数 0
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我做了一些研究发现脊椎骨可能意味着
DeepLabv3+以和ResNet-101为骨干.但是，我不熟悉DeepLabv3+的整个结构，骨干指的是哪一部分，哪些部分保持不变？
浏览 3提问于2020-01-22得票数 32
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我读过一篇关于脑瘤segmentation.That的文章，文章有一些方法可以将脑肿瘤细胞从正常的脑组织中分割出来，cells.Those方法是预处理、分割和特征extraction.But，我无法理解，分割和特征提取.I也有什么区别，但是我仍然没有understand.Can任何人解释这种方法的基本概念？
浏览 6提问于2016-03-30得票数 0
我有骨形态发生蛋白图像.I想要以兼容的方式进行预处理，可以通过使用主成分分析进行特征提取。
浏览 8提问于2019-03-12得票数 0
这些权重独立于它训练过的图像上"preprocessing_input“的性质。现在，当我根据后端和模式提交一组图像进行特征提取时，imagenet_utils将preprocessing_input，处理的iamge数组要么是像素，要么是在-1到1之间缩放的像素，或者是以 ImageNet如果我遵循在VGG16中概述的“用提取特征”的过程，那么预测/特征提取不会产生不同的结果吗？
浏览 2提问于2017-10-02得票数 1
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