CV-特征提取：传统方法

本文对计算机视觉传统方法中的一些特征提取方法进行了总结，主要包括有：SIFT(尺度不变特征变换)、HOG(方向梯度直方图)、SURF、ORB、LBP、HAAR

[1] SIFT（尺度不变特征变换）
[2] HOG（方向梯度直方图）
[3] SIFT和HOG的比较
[4] SIFT/HOG与神经网络特征提取的比较
[5] 其他传统特征提取的方法（SURF、ORB、LBP、HAAR）
先对几个概念和问题做一个解释：

计算机视觉中的传统特征提取方法总结_Tom Hardy的博客-CSDN博客

CV-特征提取：传统方法相关推荐

CV：计算机视觉技最强学习路线之CV简介(传统视觉技术/相关概念)、早期/中期/近期应用领域(偏具体应用)、经典CNN架构(偏具体算法)概述、常用工具/库/框架/产品、环境安装、常用数据集、编程技巧
CV:计算机视觉技最强学习路线之CV简介(传统视觉技术/相关概念).早期/中期/近期应用领域(偏具体应用).经典CNN架构(偏具体算法)概述.常用工具/库/框架/产品.环境安装.常用数据集.编程技巧 ...
CV：计算机视觉技最强学习路线
CV:计算机视觉技最强学习路线之CV简介(传统视觉技术/相关概念).早期/中期/近期应用领域(偏具体应用).经典CNN架构(偏具体算法)概述.常用工具/库/框架/产品.环境安装.常用数据集.编程技巧_ ...
LDA + SVM 文本分类
关于LDA的一些理解对于语料库中的每篇文档,LDA定义了如下生成过程(generative process): 对每一篇文档,从主题分布中抽取一个主题: 从上述被抽到的主题所对应的单词分布中抽取一个 ...
温故而知新，6位顶级CV科学家聚首：计算机视觉中的深度学习方法vs传统方法...
来源:AI科技评论作者:Mr Bear 编辑:青暮 2021 年 10 月 13 日,来自麻省理工学院.加州大学伯克利分校.伊利诺伊大学香槟分校.华盛顿大学.帝国理工学院的六名顶级人工智能科学家.计 ...
CV：人工智能之计算机视觉方向的简介(CV发展史+常用数据集+CV职位)、传统方法对比CNN类算法、计算机视觉十大应用(知识导图+经典案例)之详细攻略
CV:人工智能之计算机视觉方向的简介(CV发展史+常用数据集+CV职位).传统方法对比CNN类算法.计算机视觉十大应用(知识导图+经典案例)之详细攻略目录计算机视觉的简介 1.计算机视觉的研究方向 ...
CV学习笔记-特征提取
特征提取 1. 概述图像中常见的特征有边缘.角.区域等.通过各属性间的关系,改变原有的特征空间,例如组合不同的属性得到新的属性,这样的处理叫做特征提取. 注意特征选择是从原始的特征数据集中选择出子集 ...
【CV系列】图像算法之六：特征提取算法之LoG
目录 1.产生 2.基本理论 3.算法实现 4.实验效果 1.产生 Laplace算子对通过图像进行操作实现边缘检测的时,对离散点和噪声比较敏感.于是, 首先对图像进行高斯暖卷积滤波进 ...
Transformer在CV领域有可能替代CNN吗？还有哪些应用前景？
来源丨知乎问答编辑丨极市平台本文转自知乎问答,所有回答均已获得作者授权. 问题背景:目前已经有基于Transformer在三大图像问题上的应用:分类(ViT),检测(DETR)和分割(SETR), ...
传统CV和深度学习方法的比较
点击上方"小白学视觉",选择加"星标"或"置顶" 重磅干货,第一时间送达本文转自:新机器视觉摘要: 深度学习推动了数字图像处理领域的极限 ...
HOG和SIFT图像特征提取简述
前言随着深度学习方法的流行,很多人对传统方法一无所知.然而传统方法仍然非常重要,这里介绍两个提取特征的传统方法--HOG和SIFT方法. 本文转载自咪付,仅用于学术分享(编辑:CV 技术指南) 如今 ...

CV-特征提取：传统方法

CV-特征提取：传统方法相关推荐

最新文章

热门文章