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搜索资源 - feature extraction of binary image
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这个程序将图像变为二值化图像，然后对图像进行形状的特征提取，算法很全，包含多种图像形状提取方式。-image of this procedure into two binary images, and then to shape the image feature extraction algorithm is very full, Shape mixture of images extraction methods.
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图像特征提取，包括：颜色直方图，颜色矩，边缘直方图，Gabor小波变换，局部二值图，GIST。,Image feature extraction, including: color histogram, color moment, the edge histogram, Gabor wavelet transform, partial binary image, GIST.
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LBP纹理特征提取算法。首先将检测窗口划分为16×16的小区域（cell），对于每个cell中的一个像素，将其环形邻域内的8个点（也可以是环形邻域多个点，如图 3‑ 4. 应用LBP算法的三个邻域示例所示）进行顺时针或逆时针的比较，如果中心像素值比该邻点大，则将邻点赋值为1，否则赋值为0，这样每个点都会获得一个8位二进制数（通常转换为十进制数）。然后计算每个cell的直方图，即每个数字（假定是十进制数）出现的频率（也就是一个关于每一个像素点是否比邻域内点大的一个二进制序列进行统计），然
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数字图像处理骨架提取，能将一个二值图像的骨架提取出来进行后续处理。骨架是一种非常重要的图像几何特征，在图像几何形态分析及相关领域具有非常广泛的应用，利用骨架表示原始图像，可以在保持图像重要拓扑特征的前提下，减少图像中的冗余信息。骨架既能压缩图像数据，保留区域的连通性和拓扑性，描述区域轮廓的几何特征，又能使原始图像完全或部分地从骨架中恢复或重构。-Skeleton extraction of digital image processing, to a binary image of the sk
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这个程序将图像变为二值化图像，然后对图像进行形状的特征提取，算法很全，包含多种图像形状提取方式。-image of this procedure into two binary images, and then to shape the image feature extraction algorithm is very full, Shape mixture of images extraction methods. -This process the image into a binary
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根据指纹的固有规律，提出了一套较完整的指纹图像预处理和特征提取算法。改进了指纹脊线频率求取算法和二值图像去孔噪声
算法，并提出了一种新的滤除指纹伪特征点的方法。通过对上百幅不同质量的指纹图像进行测试，获得了较好的效果。
关键词：指纹；预处理；特征提取-According to the inherent laws of fingerprints, a set of more complete fingerprint image pre-processing and feature extr
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根据所给的图像判别各个区域内的人数，最后将各个区域内的人数进行汇总即可得整个车厢内的人数。运用了数字图像处理里的二值化、闭运算、设计了特征提取函数，波谷检测器等-According to the image identification number within each region, and finally the number of each region can be aggregated number of the compartments. The use of digital i
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指纹图像预处理与特征提取是指纹识别的前提。提出一套基于方向滤波与模糊数学方法的指纹图像
预处理算法, 并给出了指纹特征提取及其后处理算法。指纹图像预处理首先求出指纹的方向场, 然后根据方向
场进行滤波, 最后用模糊数学方法得到二值化图像。指纹特征提取则先从细化指纹图中得到特征点, 并依据伪
特征点的脊线与角度特征剔除伪特征点。-Fingerprint image preprocessing and feature extraction fingerprint identificati
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利用MATLAB实现图像前期预处理功能（包括彩色图像的灰度化变换等、一般灰度图像的二值化处理、色彩增强等），边缘检测，图像分割，图像特征提取等图像处理。-Early use of MATLAB for image pre-processing functions (including color images of gray-scale transform, the general gray-scale binary image processing, color enhancement, et
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提取图像方向梯度的直方图特征，image processing（图像处理）-HOG feature extraction
Descr iption
This program is used to extract HOG(Histograms of oriented gradients) features from images. The integral histogram is used for fast histogram extraction. Both APIs and b
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本文的研究背景是车牌字符识别，识别包括0-9和A-E及R，共16个字符。每个灰度图像都是由36×20个像素点组成，存储形式为36×20的矩阵。将灰度图二值化后，形成0、1矩阵。通过一些简单的图像预处理后，采用一种新的面积法进行特征提取。-This paper is the research background of license plate character recognition, identification including 0-9 and A-E and R, 16 charac
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demo program a complete fingerprint feature extraction procedures. Including all the algorithms commonly used options.Centralize: binary image, Center Point- Crop: image pruning- Sectorize: Visualization fan- Normalize: normalized input image- Gabor
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基于中心投影的不变特征提取，方法较新，使用的范围还不是很广，对二值图像和文字比较有用-Invariant feature extraction, based on the central projection of the newer methods, the use of the range is not very wide, more useful to the binary image and text
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Feature extraction for image retrieval:
This software extracts the four kinds of features,
1. Color histogram, color moments
2. Edge histogram
3. Gabor wavelets transform
4. Local Binary Pattern
5. GIST
-Feature extraction
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feature-extraction in a binary image
Features are assumed to be made up of ones, against a background of zeros.
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为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达，提出一种改进的梯度方向直方图（ＨＯＧ）人脸识别方法．首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取 ＨＯＧ特征；然后将所有网格 ＨＯＧ特征向量进行组合，实现整个人脸特
征表达；最后采用最近邻分类器进行识别．另外，比较了该方法与Ｇａｂｏｒ小波和局部二值模式（ＬＢＰ）２种著名的人脸
局部特征表示方法的优劣．实验结果表明，在调优的 ＨＯＧ参数下，在具有光照和时间环境等复杂变化的ＦＥＲＥＴ人
脸库中，较少维数的 ＨＯＧ特征比ＬＢＰ特征有更好的表现，而且 ＨＯ
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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；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikä inen, 和 D. 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 (Local Binary Pattern, local binary pattern) is an image used to describe the local te
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基于叶片数字图像的植物识别是自动植物分类研究的热点。但是随着植物种类的增加，传统的分类方法由 于提取的特征比较单一或者分类器结构过于简单，导致叶片识别率较低。为此，本文提出使用纹理特征结合形状 特征进行识别，并且使用深度信念网络构架作为分类器。纹理特征通过局部二值模式、Gabor 滤波和灰度共生矩阵 方法得到。而形状特征向量由 Hu 氏不变量和傅里叶描述子组成。为了避免过拟合现象，使用“dropout”方法训练 深度信念网络。这种基于多特征融合的深度信念网络的植物识别方法-Plant based
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：植物种类识别方法主要是根据叶片低维特征进行自动化鉴定。然而，低维特征不能全面描述叶片信息，识别准确率低，本文提
出一种基于多特征降维的植物叶片识别方法。首先通过数字图像处理技术对植物叶片彩色样本图像进行预处理，获得去除颜色、虫洞、 叶柄和背景的叶片二值图像、灰度图像和纹理图像。然后对二值图像提取几何特征和结构特征，对灰度图像提取 Hu不变矩特征、灰 度共生矩阵特征、局部二值模式特征和 Gabor 特征，对纹理图像提取分形维数，共得到 2183 维特征参数。再采用主成分分析与线性 评判分析相
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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。LBP方法在1994年首先由T. Ojala, M.Pietik?inen, 和 D. Harwood 提出[43][44]，用于纹理特征提取。(The LBP method (Local binary patterns) is a method for classification of image features in a computer vision. The LBP method f
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