在上一篇文章中，你看到 OpenCV 可以使用一种称为定向梯度直方图 (HOG) 的技术从图像中提取特征。简而言之，就是将图像的“补丁”转换为数值向量。如果设置得当，这个向量可以识别该补丁中的关键特征。虽然你可以 […]
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使用 OpenCV 提取梯度直方图
除了 SIFT、SURF 和 ORB 生成的特征描述符（如上一篇文章所述），定向梯度直方图 (HOG) 是你可以使用 OpenCV 获取的另一个特征描述符。HOG 是一种鲁棒的特征描述符，广泛用于计算机视觉和图像处理中的对象检测和识别任务。它捕获了 […] 的分布。
OpenCV 中的图像特征提取：关键点和描述向量
在上一篇文章中，你学习了 OpenCV 中的一些基本特征提取算法。特征以像素分类的形式提取。这些确实抽象了图像中的特征，因为你不需要考虑每个像素的不同颜色通道，而是考虑一个单一的值。在这篇文章中，你将 […]
OpenCV 中的图像特征提取：边缘和角点
在计算机视觉和图像处理领域，从图像中提取有意义的特征非常重要。这些特征作为各种下游任务（例如对象检测和分类）的重要输入。有多种方法可以找到这些特征。简单的方法是计算像素。但在 OpenCV 中，有 […]
使用 OpenCV 进行 K-近邻分类
OpenCV 库有一个模块，实现了用于机器学习应用程序的 k-近邻算法。在本教程中，你将学习如何应用 OpenCV 的 k-近邻算法对手写数字进行分类。完成本教程后，你将了解：k-近邻算法的几个最重要的特征。如何使用 […]