在当前快速发展的计算机视觉领域中，多目标跟踪（Multi-Object Tracking，简称MOT）和行人重识别（Re-identification，简称ReID）是两个重要的研究方向。MOT关注于视频监控场景中对多个目标的实时跟踪问题，而ReID则致力于解决跨摄像头场景下行人身份的识别问题。本项目基于深度学习框架和算法，实现了视频中行人MOT和ReID特征提取的完整流程。 YOLOv5是一个高效且先进的目标检测算法，它基于卷积神经网络（CNN），能够在视频流中快速准确地识别和定位多个目标。YOLOv5以其出色的性能在实时目标检测任务中得到广泛应用，其速度快、准确率高、易于部署的特点使其成为构建复杂视觉系统的基础组件。 Deepsort是一个强大的多目标跟踪算法，它结合了深度学习技术来改善传统跟踪算法的性能。通过将检测到的目标和已有的跟踪目标进行关联，Deepsort能够有效地处理遮挡、目标交叉等复杂场景，保证了跟踪的连续性和准确性。 Fastreid是针对ReID任务而设计的深度学习算法，它专注于从图像中提取行人的特征，并将这些特征用于识别特定的行人个体。Fastreid在特征提取和特征匹配上具有优越的性能，特别是在大规模和复杂的监控环境中，能够实现行人的跨摄像头跟踪和识别。 本项目将Yolov5、Deepsort和Fastreid三种算法相结合，通过重构源码，实现了视频中行人的检测、跟踪和身份识别的一体化处理。具体来说，首先利用YOLOv5算法进行实时视频帧中的行人检测，然后通过Deepsort算法实现对检测到的行人目标进行稳定跟踪，最后利用Fastreid算法提取行人的特征，并进行跨摄像头的ReID处理。 项目中包含的“mot-main”文件，很有可能是包含核心算法和接口的主文件夹或主程序入口。在这个文件夹内，开发者可以找到用于行人检测、跟踪和ReID的关键代码模块，以及调用这些模块的接口程序。这些代码和接口为研究人员和工程师提供了便于使用和集成的工具，从而能够快速搭建起视频行人MOT和ReID的完整系统。 此外，项目可能还包括数据预处理、模型训练、性能评估等相关模块。这些模块的集成，有助于用户自定义训练数据集，优化模型参数，以及评估跟踪和识别系统的性能。整个系统的设计兼顾了性能与易用性，适合于安防监控、智能交通、公共安全等需要实时行人跟踪和身份识别的场景。 在实际应用中，该项目可以显著提高行人跟踪和识别的准确性和效率，为用户提供强大的技术支持。例如，在城市监控系统中，可以实时地跟踪并识别视频中的特定个体，从而在紧急情况或安全事件发生时，提供及时有效的信息支持。同时，该技术在零售分析、人流量统计等场景中也具有潜在的应用价值。 基于Yolov5-Deepsort-Fastreid源码重构的视频行人MOT和行人ReID特征提取代码、接口，展现了人工智能在视频分析领域的先进技术和应用潜力，为相关领域的研究和开发提供了强有力的工具和平台。

用于肌电信号特征提取

Gabor小波特征提取代码，希望对做人脸识别的朋友有所帮助。

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matlab sift特征提取代码 基于RGB颜色空间的颜色特征与SIFT特征提取 ##目录 ##背景介绍 本项目是我参加大学生创新项目的一部分，我们将要创建一个旅游推荐系统，通过用户输入的图片进行相关的图像处理，最后得到与输入图片相关的图片集，其中颜色特征和SIFT特征的提取就是本项目的关键技术。 ##项目介绍 一般的图像特征提取分为局部特征提取和全局特征提取，全局特征就是方差、颜色直方图等等，全局特征用来描述总是比较合适的。但是无法分辨出前景和背景却是全局特征本身就有的劣势，而所谓局部特征，顾名思义就是一些局部才会出现的特征，就是指一些能够稳定出现并且具有良好的可区分性的一些点了，这样在物体不完全受到遮挡的情况下，一些局部特征依然稳定在，以代表这个物体（甚至这幅图像）。因此本项目采用将局部特征与全局特征相融合的方式进行特征的提取，在全局特征方面采用基于RGB颜色空间的颜色特征直方图；而在局部特征方面，采用不比较经典的SIFT特征。本开源项目的只是给出了基本的测试代码，详细描述了颜色特征和SIFT特征提取的过程。 ##项目使用 ###获取代码 gitcafe项目主页: ###使用样例

数字图像处理中对图像形状特征提取，其中包括对面积、周长和圆弧度特征的提取 数字图像处理中对图像形状特征提取，其中包括对面积、周长和圆弧度特征的提取

matlab sift特征提取代码 Scene-Recognition-with-Bag-of-Words（基于词袋模型的场景识别） 1 实验目的 使用了两种特征提取算法（Tiny images feature和Bag of sift）及两种分类算法（k-Nearest Neighbor和SVM）进行场景识别。 Tiny + Nearest Neighbor Tiny + SVM Bags of SIFT + Nearest Neighbor Bags of SIFT+SVM 2 代码结构与功能 主函数：project3.m Tiny images feature 特征提取：get_tiny_images.m Bag of SIFT特征提取： build_vocabulary.m 实现词袋中标准词汇的选择 get_bags_of_sifts.m 实现词袋模型的构建 k-Nearest Neighbor分类器：nearest_neighbor_classify.m SVM分类器：svm_classify.m 获取图片路径：get_image_paths.m 将结果呈现成webpage形式

基于python设计的图像特征提取代码软件源码合集，包括： 01_Histogram.py 02_GLCM.py 03_Color.py 04_ShapeContext.py 05_SIFT.py 06_HOG.py 07_LBP.py 08_Gabor.py 09_SURF.py 10_Harris.py 11_FAST.py 12_BRIEF.py 13_ORB.py

基于小波变换方式提取图像的纹理特征代码，支持主流图像格式jpg，bmp等，特征类型包括gmm纹理（点估计、似然估计）两种， 熵，均值及方差

1.实验数据需求 为了对采集的压力实验数据做特征工程，需要对信号进行时域的统计特征提取，包含了均值、均方根、偏度、峭度、波形因子、波峰因子、脉冲因子、峭度因子等，现用python对其进行实现。 2.python实现 其中的输入参数含义： ① data:实验数据的DataFrame ② p1:所截取实验信号的起始采样点位置 ③ p2:所截取实验信号的终止采样点位置 from pandas import Series import math pstf_list=[] def psfeatureTime(data,p1,p2): #均值 df_mean=data[p1:p2].mean()