特征提取——纹理特征 LBP图像特征 图像处理之特征提取（二）之LBP特征简单梳理 https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details/72859957...http://blog.csdn.net/hqh45/article/details/24501097 LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子...Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。...而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征； lbp理论： 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为...为了适应不同尺度的纹理特征，并达到灰度和旋转不变性的要求，Ojala等对 LBP 算子进行了改进，将 3×3邻域扩展到任意邻域，并用圆形邻域代替了正方形邻域，改进后的 LBP 算子允许在半径为 R 的圆形邻域内有任意多个像素点
package com.imageretrieval.features; /** * 均匀LBP纹理特征 * 参考链接：http://blog.csdn.net/lu597203933/article...getFeatureVector(String imagePath){ // 获取灰度矩阵 int[][] grayMatrix = getGrayPixel(imagePath, 200, 200); // 为特征值...(0-255)分组(降维) int[] groupNums = groupFeatureValue(); // 遍历像素点，计算其特征值，并确定其分组，并进行分组统计 int[] vector...getMinFeature(feature); vector[groupNums[feature]]++; } } return vector; } /** * 对256个特征值进行分组... * groupNums的下标为特征值，value为组号 * @return */ private static int[] groupFeatureValue(){ int[
但是经过傅里叶变换后， 图像在不同位置的频度特征往往混合在一起，但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征，是一种有效的纹理检测工具。...现在进入主题，我们提取纹理特征。 提取纹理特征，还有增强纹理特征，很多时候我们都是要先提取ROI感兴趣区域来进行操作的。很多图片上的其他空间其实对我们没有什么太大的作用，还影响程序的运行速度。.../usr/bin/python #coding:utf-8 import numpy as np import os import cv2 def pathFile(path): return...看起来还不错吧，预处理之后就可以 进行纹理特征提取放入文件进行模式匹配啊 进行指静脉识别啊。有兴趣的就期待在下之后的博客。...http://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8989836.html 提取纹理特征 http://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8672489.html 指静脉细化算法
图像纹理特征总体简述 纹理是一种反映图像中同质现象的视觉特征，它体现了物体表面的具有缓慢变化或者周期性变化的表面结构组织排列属性。...另外，局部纹理信息不同程度上的重复性，就是全局纹理信息。 纹理特征体现全局特征的性质的同时，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。...由于这些不是物体本身的特性，因而将纹理信息应用于检索时，有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”。 参考地址： 《图像特征提取（纹理特征）》 《纹理特征简介》 一....纹理特征分类 1. 基本说明 纹理特征分类图如下所示： ? 纹理特征的提取，一般都是通过设定一定大小的窗口，然后从中取得纹理特征。...优点： 对纹理进行多分辨表示，能在更精细的尺度上分析纹理； 小波符合人类视觉特征，由此提取的特征也是有利于纹理图像分割； 能够空间/频域结合分析纹理特征。
为加快查找速度，还可以构造二分查找树进行特征检索。 2.纹理特征提取 一幅图像的纹理是在图像计算中经过量化的图像特征。图像纹理描述图像或其中小块区域的空间颜色分布和光强分布。...纹理特征的提取分为基于结构的方法和基于统计数据的方法。一个基于结构的纹理特征提取方法是将所要检测的纹理进行建模，在图像中搜索重复的模式。该方法对人工合成的纹理识别效果较好。...但对于交通图像中的纹理识别，基于统计数据的方法效果更好。 （1）LBP特征 LBP方法（Local binary patterns）是一个计算机视觉中用于图像特征分类的一个方法。...Harwood 提出[43][44]，用于纹理特征提取。后来LBP方法与HOG特征分类器联合使用，改善了一些数据集[45]上的检测效果。...最后将得到的每个cell的统计直方图进行连接，就得到了整幅图的LBP纹理特征，然后便可利用SVM或者其他机器学习算法进行分类了。
在基于纹理的分类任务重，纹理分析对于深度学习的重要性 由于纹理基于局部模式，而传统的深度学习方法强调复杂的特征，对纹理分类没有帮助，因此，传统的CNN架构不能很好地执行基于纹理特征的分类任务。...图1，局部特征提取 我们可以在图1中看到，织物显微图像中提取的局部特征如何显示几乎相似的特征，这些提取的局部特征足以呈现织物的纹理类型。...从给定的织物纹理中，假设使用纹理分析技术提取给定图像的局部特征(LF)。相同的局部模式在整个图像中重复。在这张织物图像中，三个提取的局部特征的特征几乎是相同的。...与全局特征相比，提取这些局部特征将更有帮助，因为局部特征在定义给定织物中存在的纹理类型时更有希望，从而更好地区分“纹理类型”类。 在纹理分析中，我们重点研究了纹理的识别和提取方法。...每种纹理提取技术能够提取的纹理特征类型不同，因此没有一种“通用的”纹理提取方法。 由于纹理是图像的局部属性，因此这些技术的工作原理是突出给定图像的局部特征。
纹理特征提取方法：LBP, 灰度共生矩阵 在前面的博文《图像纹理特征总体简述》中，笔者总结了图像纹理特征及其分类。在这里笔者对其中两种算法介绍并总结。...参考网址： 《纹理特征提取》 《【纹理特征】LBP 》 《灰度共生矩阵（GLCM）理解》 《灰度共生矩阵的理解》 《图像的纹理特征之灰度共生矩阵 》 参考论文： 《基于灰度共生矩阵提取纹理特征图像的研究...算法简介 LBP方法（Local binary patterns, 局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它的作用是进行特征提取，提取图像的局部纹理特征。...纹理特征是一种结构特征，使用不同通道图像得到的纹理特征都是一样的，所以可以任意选择其一。 (2) 灰度级量化 一般在一幅图像中的灰度级有256级，从0–255。...(4) 纹理特征值的计算与纹理特征影像生成 下面分部且适当的使用一些例子说明计算过程： A.
imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="0.001" height="0.001"/> 目的 检验纹理特征对3d-PET/CT...简介 在使用传统分类器的时候，和深度学习不一样，我们需要人为地定义图像特征，其实CNN的卷积过程就是一个个的滤波器的作用，目的也是为了提取特征，而这种特征可视化之后往往就是纹理、边缘特征了。...因此，在人为定义特征的时候，我们也会去定义一些纹理特征。...在这次实验中，我们用数学的方法定义图像的纹理特征，分别计算出来后就可以放入四个经典的传统分类器（随机森林，支持向量机，AdaBoost，BP-人工神经网络）中分类啦。...实验过程尽量简化，本实验的重点是检验纹理特征对PET/CT图像分类的效果，因此，有些常规的代码我们就用标准的函数库足够啦。
渐变纹理 一种基于冷暖色调的着色技术，通过渐变纹理控制漫反射光照。核心部分来说用过使用halfLambert构建一个纹理坐标，用这个纹理坐标来对渐变纹理进行采样。...specular + diffuse + ambient, 1.0); } ENDCG } } } 三种纹理图片对应结果
glRotatef(self.y, 0.0, 1.0, 0.0) glRotatef(self.z, 0.0, 0.0, 1.0) #开始绘制立方体的每个面，同时设置纹理映射...#绘制四边形 glBegin(GL_QUADS) #绘制顶点，并设置纹理坐标 glTexCoord2f(0.0, 0.0)...glutSwapBuffers() #修改各坐标轴的旋转角度 self.x += 0.2 self.y += 0.3 self.z += 0.1 #加载纹理...def LoadTexture(self): #sample.bmp是纹理图像文件 img = Image.open('sample.bmp') width, height
遮罩纹理（mask texture）控制光照的强度，获得更加细腻的效果，通过遮罩纹理控制光照。在制作地形材质的时候混合多张图片，遮罩纹理控制如何混合这些纹理。...在代码中添加了BumpMap来进行凹凸纹理效果，通过SpecularMask实现控制高光的光照 Shader "Unlit/MaskTexture" { Properties{
，提出的具有广泛性的纹理分析方法。...由于灰度共生矩阵的数据量较大，一般不直接作为区分纹理的特征，而是基于它构建的一些统计量作为纹理分类特征。...它是定义一组纹理特征的基础。 由于纹理是由灰度在空间位置上反复出现而形成的，因而在图像空间中像个某距离的两像素之间会存在一定的灰度关系，即图像中灰度的空间相关特性。...（a，b）取值要根据纹理周期分布的特性来选择，对于较细的纹理，选取（1，0）、（1，1）、（2，0）等小的差分值。 ...============================================================= // 函数名称: calGLCM // 参数说明: inputImg,要进行纹理特征计算的图像
移除低方差的特征(Removing features with low variance) VarianceThreshold 是特征选择中的一项基本方法。它会移除所有方差不满足阈值的特征。...默认设置下，它将移除所有方差为0的特征，即那些在所有样本中数值完全相同的特征。 假设我们有一个带有布尔特征的数据集，我们要移除那些超过80%的数据都为1或0的特征。...布尔特征是伯努利随机变量，该类变量的方差为： ?...[1, 0], [0, 0], [1, 1], [1, 0], [1, 1]]) 果然, VarianceThreshold 移除了第一列特征...，第一列中特征值为0的概率达到了 ?
纹理格式是能被GPU所识别的像素格式，能被快速的寻址并采样。 纹理格式如：RGB_565，每个像素占用：5+6+5=16 (bits)，共 2 个字节。...随机访问：由于几乎不可能预测纹理像素被访问的顺序，任何纹理压缩算反必须允许对其中的纹理的随机访问。...所以几乎所有的纹理压缩算法都已块为单位压缩和存储纹理像素，当某一个纹理像素被访问时，只有同一块中的若干纹理像素被读取和解压缩。...编码速度：纹理压缩对压缩速度的要求不高，因为绝大多数情况下，纹理只需要进行一次压缩。(但是对解压速度要求较高。)...在纹理贴图中，已经压缩的纹理和没有经过压缩的纹理使用起来基本没有区别，都可以被用来存储颜色数据或其他数据，例如凹凸贴图或法线贴图，也都可以和Mipmapping或各项异性过滤等共同使用。
立方体纹理（Cubemap） 是环境映射（EnvironmentMapping）一种实现方式。...纹理采样：对立方体采样需要提供一个三维的纹理坐标，这个三维纹理坐标表示了我们在世界空间下的一个3D、方向。 天空盒子 Skybox是游戏中模拟背景的一种方法，每个面使用的技术就是立方体纹理映射技术。...创建用于环境映射的立方体纹理 1.提供一张具有特殊布局的纹理，类似于立方体展开图的交叉布局、全景布局等。...我们需要将TextureType设置为Cubemap 2.使用Camera.RenderToCubemap方法实现，此方法可以把任意位置观察到的场景存储到6张图像中，从而创建出该位置上的立方体纹理。...将创建的立方体纹理存入一个Cubemap中。 反射 在我们的shader中加入一个模拟反射的环境映射纹理。对立方体的纹理使用CG中的texCUBE函数进行采样。 我们最终得到图中结果 ?
OpenGL（八）--纹理相关API 1....（load） //通过此方式会将创建好的纹理载入到纹理对象里。...纹理对象 生成纹理对象 //使⽤函数分配纹理对象 //指定纹理对象的数量 和 指针(指针指向⼀个⽆符号整形数组，由纹理对象标识符填充)。..._3D //参数texture:需要绑定的纹理对象 void glBindTexture(GLenum target, GLunit texture); //删除绑定纹理对象 //纹理对象 以及 纹理对象指针...//参数2:pname,指定需要设置那个纹理参数 //参数3:param,设定特定的纹理参数的值 设置过滤方式 ?
本篇就看下纹理映射涉及的问题。...查找纹理值 根据原始图像的像素坐标转换成对应的问题坐标，那纹理上对应坐标的值就是需要给图像渲染的值，如下所示: image.png 这本质上就是一个从图像到纹理坐标的映射。...，如下所示: image.png 看到这儿可以看出纹理映射的2个关键问题了: 建立纹理坐标映射函数 确定对应坐标的纹理值并且不引入过多的走样 纹理坐标函数 纹理坐标函数用来做坐标的映射，在选择坐标函数的时候...通过插值的方式也可以做纹理映射，通过记录纹理的三角形顶点坐标，就可以通过重心定理插值了。...当图像和纹理大小不一样的时候，比如纹理映射函数计算出的坐标超过了纹理的范围，这时候就可以采取一些措施，或者是返回一个默认值，或者是进行回绕。
对于不规则的几何体的纹理坐标, 差不多都是通过投影来算的吧 冒似有个"球状纹理"投影到一个物体上, 就像CubeMap 还有一种"圆柱形纹理", 对物体一圈进行投影 GPU Gems3里有个不规则地形...(X,Y,Z三个方向上都有面), 这时就没法简单地用X,Z坐标来计算UV了 对于基于高度图的地形来说, 如果Y方向很高的话, 纹理会有明显的拉伸现象 这时就可以换个方向进行投影, 用于制作悬崖之类的复杂地形
1 特征选择的目的 机器学习中特征选择是一个重要步骤，以筛选出显著特征、摒弃非显著特征。...2 特征选择方法 特征选择方法一般分为三类： 2.1 过滤法--特征选择 通过计算特征的缺失率、发散性、相关性、信息量、稳定性等指标对各个特征进行评估选择，常用如缺失情况、单值率、方差验证、pearson...通过分析特征单个值的最大占比及方差以评估特征发散性情况，并设定阈值对特征进行筛选。阈值可以凭经验值（如单值率0.001）或可观察样本各特征整体分布，以特征分布的异常值作为阈值。...，然后特征选择信息量贡献大的特征。...最后选出来的特征子集一般还要验证其实际效果。 RFE RFE递归特征消除是常见的特征选择方法。原理是递归地在剩余的特征上构建模型，使用模型判断各特征的贡献并排序后做特征选择。
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