如何将HOG和LBP特征融合? 10C

图片说明

比方说这个图,文章只是一笔带过,说把两种特征的直方图串联起来,但两个直方图的横纵坐标都不一样,如何串联?

还有什么能融合两种特征的方法,具体如何操作呢?

0

1个回答

如果用python的话 可以使用np.append将提取到的俩个特征矩阵组合成新的特征矩阵

0
Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
其他相关推荐
hog+lbp+svm人脸识别 特征融合
采用lbp和hog特征提取融合,svm分类的人脸识别程序
基于HOG-LBP特征融合的头肩检测研究
摘 要: 提出了一种基于HOG-LBP特征融合的人体头肩检测方法,其要点是将人体头肩图像等分为多个部分重叠的块,从每个块内提取HOG和LBP特征并加以融合,以得到更有效的人体头肩的边缘轮廓和纹理特征,融合后的特征送入支持向量机SVM(Support Vector Machine)通过Bootstrapping的方式进行训练,得到最终的判别模型。实验结果表明,该方法的检测效果优于基于
Hog,SIFT以及LBP这三种特征的不同
作者:盛淮南链接:https://www.zhihu.com/question/45833619/answer/223930439来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。SIFT、HOG、LBP,这三者都属于局部特征。一、三者原理上的区别1.SIFT:Scale-Invariant Feature Taransform,尺度不变特征变换。尺度空间的极值检测:搜...
利用opencv训练于Haar特征、LBP特征、Hog特征的分类器及问题解决
csdn中相关文章很多,我主要参考以下几篇,并解决了在实践中遇到的几个问题。参考:https://blog.csdn.net/lql0716/article/details/72566839问题解决: 第一次使用opencv_haartraining.exe进行测试,可是总是出现如上图的错误,经搜索无可用解决方案。第二次使用opencv_traincascade.exe进行测试,出现如上图错误,经...
车牌识别技术详解五--采用LBP+HOG SVM做目标分类,车牌检测,字符检测等
在样本数量比较少的情况下,可以采用HOG、SVM对样本进行初步的筛选出,正负样本,本文接着上一节二值化出来部分样本后,用pictureRelate做初步筛选出正负样本各500,准确训练。 1、pictureRelate使用    可以用来比较图片的相似程度,或找出类似的图片文件的图像处理工具。在同一个视窗里浏览不同文件夹和硬盘驱动器中的图片文件#支持查看,改名,删除,剪贴,拖动,切换至文件管理
关于图像目标检测的HOG\LBP\Harr特征的博客
不知道博客主人让不让转载呢,所以这里只给出博客的链接。以后用得上。 目标检测的图像特征提取之(一)HOG特征    http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348 目标检测的图像特征提取之(二)LBP特征      http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929531 目标检
Hog,SIFT以及LBP这三种特征有什么不同
SIFT、HOG、LBP,这三者都属于局部特征。 一、三者原理上的区别 1.SIFT:Scale-Invariant Feature Taransform,尺度不变特征变换。 尺度空间的极值检测:搜索所有尺度空间上的图像,通过高斯微分函数来识别潜在的对尺度和旋转鲁棒性较强的点。 特征点定位:在每个候选位置上,通过一个拟合精细模型(尺度空间DoG函数进行曲线拟合)来确定位置尺度,关键点的选取
图像特征提取之HOG+LBP+HAAR
图像特征提取之HOG+LBP+HAAR
HOG特征,LBP特征,Haar特征(图像特征提取)
原文: http://dataunion.org/20584.html (一)HOG特征 1、HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人
知乎上看到的--Hog,SIFT以及LBP这三种特征有什么不同?
作者:盛淮南链接:https://www.zhihu.com/question/45833619/answer/223930439来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。一、三者原理上的区别1.SIFT:Scale-Invariant Feature Taransform,尺度不变特征变换。尺度空间的极值检测:搜索所有尺度空间上的图像,通过高斯微分函数来识别潜...
图像特征提取——HOG特征,LBP特征,Haar特征
图像特征提取
目标跟踪算法KCF融合HOG+CN特征,matlab代码
将MD大神提出的CN特征融合到KCF中,采用的是简单的线性相加。里面的有的注释谷歌翻译的,可以无视
图像特征检测描述(一):SIFT、SURF、ORB、HOG、LBP特征的原理概述及OpenCV代码实现
什么叫特征检测?就是检测图像中目标的特征呗,所谓特征,不管你怎么旋转目标,离目标远近,它的特征都应不变才对,这两个特性称为叫旋转不变性和尺度不变性。当然还有其它特征,如光照不一样,也不应该变化嘛,只是旋转不变性和尺度不变性是最基本的两个要求。 对特征的描述有很多种方法和算子,常见的有SIFT特征描述算子、SURF特征描述算子、ORB特征描述算子、HOG特征描述、LBP特征描述以及Harr特征描述...
基于HOG和LBP的行人检测代码
基于HOG和LBP的行人检测代码,分别采用HOG和LBP提取行人特征
SIFT、HOG、LBP对比分析
作者:盛淮南链接:https://www.zhihu.com/question/45833619/answer/223930439来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。SIFT、HOG、LBP,这三者都属于局部特征。一、三者原理上的区别1.SIFT:Scale-Invariant Feature Taransform,尺度不变特征变换。尺度空间的极值检测:搜...
Haar-like、HoG 、LBP 三种描述方法在目标识别中的优劣
Haar-like的优势在于能更好的描述明暗变化,因此用于检测正面的人脸 HoG的优势在于能更好的描述形状,在行人识别方面有很好的效果 LBP比haar快很多倍,但是提取的准确率会低(10-20% 取决于训练对象)如果是嵌入式或者移动端的开发,推荐使用LBP。 这也解释了为什么haar应用于人的正面检测要明显好于应用于侧脸检测:正脸由于鼻子等凸起的存在,使得脸上的光影变化十分明显。而侧脸
OPENCV中LBP,HOG特征结合SVM向量机训练,测试
第一步: 先是得到训练图像集 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { char ad[128] = { 0 }; int filename = 0, filenum = 0; Mat img = ...
图像特征提取代码(HOG、LBP、Haar、Hu矩、Zernike矩)
图像特征提取代码,包括LBP、HOG、Haar、Zernike矩、Hu矩特征,.h文件有如何调用的详细说明,C/OpenCV程序
图像处理(十一):常用特征三剑客Haar、LBP和HOG
    最常用到的三种特征分别为Haar特征、LBP特征及HOG特征,三种特征描述了三种不同的局部信息:     1) Haar描述的是图像在局部范围内像素值明暗变换信息;     2) LBP描述的是图像在局部范围内对应的纹理信息;     3) HOG描述的则是图像在局部范围内对应的形状边缘梯度信息。     三种特征在图像处理和机器学习领域都得到了广泛的应用,在此做一个总结,方便后面...
SIFT与HOG特征提取
SIFT :scale invariant feature transform HOG:histogram of oriented gradients 这两种方法都是基于图像中梯度的方向直方图的特征提取方法。 1. SIFT 特征      实现方法:     SIFT 特征通常与使用SIFT检测器得到的感兴趣点一起使用。这些感兴趣点与一个特定的方向和尺度(scale)相关联。通
基于HOG多特征融合与随机森林的人脸识别
一篇文章: 基于HOG多特征融合与随机森林的人脸识别
HAAR、LBP和HOG特征训练分类器
工具:opencv_traincascade.exe,opencv_createsamples.exe位于opencv\build\x86\vc10\bin文件夹下,可用以训练HAAR、LBP和HOG特征训练分类器 训练的过程: 1、训练样本准备       以行人训练为例,首先正样本是各种各样的行人的照片,负样本就是非人照片。样本个数最好在上千个,太少训练出来的分类器不能准确检测行人,
图像特征描述SIFT、SURF、ORB、HOG、HAAR、LBP特征的原理概述
图像特征描述SIFT、SURF、ORB、HOG、HAAR、LBP特征的原理概述
图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征
原文 http://dataunion.org/20584.html;http://www.open-open.com/lib/view/open1440832074794.html
几个常用有力的特征的分析LBP、HOG、FAST、SIFT/SURF、MSER、BRISK
1.LBPLBP(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.Pietikäinen, 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;1.1 圆形LBP算子基本的 LBP算子的最大缺陷在于它只覆盖了一个固定半径范围内的小...
常用图像特征的总结--HARR,HOG,LBP,SIFT,SURF
用传统的特征加分类器的方法做人脸检测的应用,涉及到图像特征的问题,刚好回顾一下这几个特征并作一下总结,本文涉及到的特征有,HARR,HOG,LBP,SIFT,SURF。 1.HARR 1.1、首先看看定义了下面的这几种harr特征: 可以分为4类,当然也有分为3类的,这个没关系。 然后在给定的图片上用上面的这几种特征遍历图片用黑色的部分覆盖的像素和减去白色部分的像素和得到的值就是特
HOG特征、LBP特征、Harr特征
(一)HOG特征 1、HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国
特征提取算法:HOG,HAAR,LBP
(一)HOG特征 1、HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog...
人工特征之SIFT和HOG
文章目录1 SIFT(局部特征)1.1 特征点检测1.2 特征点描述1.3 特征点匹配2 HOG(全局特征)2.1 特征描述子2.2 HOG特征提取步骤 计算机视觉相关的任务都需要先提取特征,然后基于所提取的特征做分类、分割、视觉问答等任务。现在主流的提取特征的方法,都是采用神经网络自动提取对任务起作用的特征,使用人工设计的特征已经成为过去时了。然而,笔者认为,对于每一个算法,找准它的细分领域,...
行人检测全局特征中的HOG、LBP、Haar特征整理
原文地址:http://dataunion.org/20584.html (一)HOG特征 1、HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行
机器视觉特征提取介绍:HOG、SIFT、SURF、ORB、LBP、HAAR
一. 概述 这里主要记录自己的一些感悟,不是很系统。想要详细系统的理论,请参考文末的《图像处理之特征提取》。 个人不是专业cv工程师,很多细节没有深究,描述可能不严谨。 在总结物体检测算法之前先把基础的特征点理论整理一下。 二. HOG 求取前先灰度化然后Gamma校正,降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响,同时可以抑制噪音的干扰。 HOG主要捕获轮廓信息。统计每个cell的梯...
利用opencv训练基于Haar特征、LBP特征、Hog特征的分类器cascade.xml
利用opencv训练基于Haar特征、LBP特征、Hog特征的分类器cascade.xmlauthor@jason_ql http://blog.csdn.net/lql07161 利用opencv训练基于Haar特征、LBP特征、Hog特征的分类器cascade.xml 该训练是基于adaboost算法训练的。 工具: 1、opencv_createsamples.exe 2、opencv_
图像特征检测描述(一):SIFT、SURF、ORB、HOG、LBP、HAAR特征的原理概述及OpenCV代码实现
什么叫特征检测?就是检测图像中目标的特征呗,所谓特征,不管你怎么旋转目标,离目标远近,它的特征都应不变才对,这两个特性称为叫旋转不变性和尺度不变性。当然还有其它特征,如光照不一样,也不应该变化嘛,只是旋转不变性和尺度不变性是最基本的两个要求。 对特征的描述有很多种方法和算子,常见的有SIFT特征描述算子、SURF特征描述算子、ORB特征描述算子、HOG特征描述、LBP特征描述以及Harr特征描述...
特征提取与图像描述符[HOG、LBP、Haar]
(一)HOG特征 1、HOG特征:  方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员...
LBP/HOG/SIFT/SURF特征SVM的trainAuto范例
在开源的车牌识别系统EasyPR中,用SVM(支持向量机)模型甄选出候选车牌中真正的车牌。目前EasyPR1.4的SVM模型输入的是LBP特征,本代码将EasyPR的svm_train.cpp独立出来,包含SIFT和SURF结合BOW作为SVM输入,以及LBP和HOG特征作为SVM的输入。
svm训练特征提取——图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征
图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征 一、HOG特征 1、HOG特征: 即局部归一化的梯度方向直方图,是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的...
三种强大的物体识别算法——SIFT/SURF、haar特征、广义hough变换
 转自: SIFT/SURF基于灰度图, 一、首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值,然后进行在极值点周围26个点进行NMS,从而得到粗略的特征点,再使用二次插值法得到精确特征点所在的层(尺度),即完成了尺度不变。 二、在特征点选取一个与尺度相应的邻域,求出主方向,其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向,找到占80%以上
图像特征提取三大算法:HOG特征,LBP特征,Haar特征
(一)HOG特征  from:http://dataunion.org/20584.html 1、HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤
图像处理三大特征提取,hog特征,LBP特征,harr特征
(一)HOG特征 1、HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国
车辆的HAAR,HOG,LBP特征训练出的xml
车辆的HAAR,HOG,LBP特征adaboost训练出的xml,可用于车辆检测
文章热词 机器学习教程 Objective-C培训 交互设计视频教程 颜色模型 设计制作学习
相关热词 mysql关联查询两次本表 native底部 react extjs glyph 图标 大数据与机器学习融合论文 大数据深度学习媒体融合