feature-extraction-pipeline:用于从图像中以python计算形态和纹理特征的管道
2022-06-17 16:01:41
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由于之前收集的SIFT代码和文章过大(50多M)，不能一起上传，这附件里面只包括SIFT的C/C++实现（可用），需要的请下载。
2022-06-16 21:58:14
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目标检测论文解读1：（RCNN解读）Rich feature hierarchies for accurate object detection...-附件资源
2022-06-11 16:23:07
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Image Feature Extraction of Code.rarImage Feature Extraction of Code.rarImage Feature Extraction of Code.rarImage Feature Extraction of Code.rarImage Feature Extraction of Code.rarImage Feature Extraction of Code.rarImage Feature Extraction of Code.rarImage Feature Extraction of Code.rarImage Feature Extraction of Code.rarImage Feature Extraction of Code.rarImage Feature Extraction of Code.rarImage Feature Extraction of Code.rarImage Feature Extraction of Code.rarImage Feature Extraction of Code
2022-06-02 11:04:57
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范例使用SuperMap iClient 6R for JavaScript开发模式，分别使用属性查询(QueryBySQLService)和几何查询(QueryByGeometryService)接口实现查询功能并将查询结果通过对象Feature添加到VectorLayer上，使用SelectFeature控件选中对应的Feature对象并通过Popup实现弹出信息框展示选中Feature对象的信息。
2022-05-26 15:11:35
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dlib 特征点标注工具，增加撤销，删除当前图层描绘点，删除当前图片等功能，有助于提高标注效率 。 ( 标注时，注意及时保存 )
alt + d : 删除当前图片
ctrl+c: 删除当前全部图层
ctrl+z: 删除上一个描绘的节点
ctrl + s: 保存
up:上一张
down:下一张
2022-05-25 09:59:30
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VGG特征提取
从vgg19的最后一层提取特征。 其他可用网络（带Torchvision）
要求
Python3.6
参见requirements.txt
样本
pip3 install -r requirements.txt
python3 extract_vgg_features.py
2022-05-24 14:58:57
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特征对应在图像处理和计算机视觉中至关重要。 为了有效地找到对应的对，在本文中提出了从相同的八边形滤波器组（DFOB）构造特征检测器和描述符。 DFOB方法是一种用于特征点的检测，方向计算和描述的新颖方法，并且在通过积分图像进行计算时非常有效。 DFOB的匹配能力接近诸如SIFT和SURF之类的流行方法，因为它们都将斑点样图像结构检测为感兴趣的特征，并使用定向梯度的直方图描述了这些特征。 在基准数据集上的实验结果表明，DFOB的匹配性能可与SIFT和SURF算法相媲美，而计算成本却低得多，尤其是所提出的描述符比SURF描述符快约50倍。
2022-05-22 21:21:16
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1 Gist功能是什么？ Gist特征是什么？
（1）具有宏观意义的图像场景的特征描述。一种宏观意义的场景特征描述
（2）只检测场景-“街上有人”。 不在乎有多少人和其他人。只识别“大街上有一些行人”这个场景，无需知道图像中在那些位置有多少人，或者有其他什么对象。
（3）要点向量可以代表图像的宏观含义。特征向量可以一定程度表征这种宏观场景特征
GIST有五个空间信封名称。 GIST中有五种对空间包络的描述方法
空间信封名称空间包络名
说明阐释
自然度
如果场景包含高水平的水平线和垂直线，则表明场景具有明显的人工痕迹，通常自然场景具有纹理区域和起伏的轮廓。 因此，边缘具有高度垂直于水平线的自然趋势，并且自然度高。场景，包含高度的水平和垂直线，这表明该场景有明显的人工痕迹，通常自然景象具有纹理区域和起伏的轮廓。所以，边缘具有高度垂直于水平高度的自然度低，反之自然度高。
开放度
打开还是关
2022-05-21 11:15:37
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Binary Particle Swarm Optimization for Feature Selection：简单算法展示了如何在特征选择问题中使用二进制粒子群优化（BPSO）。-matlab开发
用于特征选择任务的简单二元粒子群优化（BPSO），可以选择潜在特征以提高分类精度。
演示了一个示例，该示例说明了如何使用具有分类错误率的BPSO（由KNN计算）作为使用基准数据集进行特征选择问题的适应度函数。
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2022-05-15 11:35:47
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