PCA+SVM实现ORL/Yale人脸识别 1. 基于子空间人脸识别算法的基本流程 读取人脸图片数据库的图像及标签，并进行灰度化处理；若已经是灰度处理过则不用进行灰度化处理； 将读入的图像先转化为二维矩阵，然后按照列进行合并堆叠，得到原始数据矩阵，如果数据中各个特征的值相差较大的话，可以对原始矩阵进 ...
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2021-01-08 11:30:54
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通过学习别人的程序，个人了解到车牌识别分为如下几个步骤： 1.读取一张车牌照片 2.将车牌照片转化成R、G、B、H、S、V分量 3.选取最合适的分量图像进行阈值分割（获取车牌在图像中的区域） 4.打开矩形区域 5.获取矩形区域 6.获取矩形区域的角度 7.获取矩形区域的中心点 8.求射频变换的矩阵（ ...
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2020-03-23 17:18:28
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1. 活体相关文献综述调研 参考：https://blog.csdn.net/CVAIDL/article/details/84567319 2. 基于LBP纹理特征的识别 1） 基于LBP_256特征提取（基本的256维LBP特征向量） 401*401 RGB图片->灰度化-> 计算得到400*4 ...
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2020-02-18 15:00:48
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1，Mat 是用来存储图片的数据 他会把图片变成矩阵 Mat src; int main(int argc, char** argv){ src = imread("F:\\视觉\\opencv\\pic\\MatTest.png");//读图片 cout << "灰度化后" << endl; co ...
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2020-01-28 22:54:11
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一.车牌识别系统的用途与技术车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用。车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费(ETC)系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。 车牌识别技术 ...
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2019-12-07 16:11:39
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以下来自知乎：https://www.zhihu.com/question/29448299/answer/102658379 从单目视觉说起,平时做视觉识别，测量，然后就去拍照，在对数字图像做各种处理，如颜色处理，灰度化，滤波，边缘检测，霍夫变换，最后得到的希望的的特征，不过请注意，进行到这一步我 ...
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2019-12-01 23:10:08
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下面的代码是生成一个每个图片大小是227*227*1的tfrecord文件，label是这个类别的英文名。 原图片是256*256*3RGB型的.jpg文件，在制作数据集的时候由于对图片的颜色没有要求，所以为了节省空间，进行了灰度化处理。 import tensorflow as tf import ...
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2019-12-01 11:30:38
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背景：跟上一讲一样，识别手写数字，给一组数据集ex4data1.mat，，每个样例都为灰度化为20*20像素，也就是每个样例的维度为400，加载这组数据后，我们会有5000*400的矩阵X(5000个样例)，5000*1的矩阵y(表示每个样例所代表的数据)。现在让你拟合出一个模型，使得这个模型能很好 ...
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2019-11-24 15:32:25
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现实中我们要处理的往往是RGB彩色图像。对其主要通过HSI转换、分量色差等技术来提出目标。 RGB分量灰度化： RGB可以分为R、G、B三分量。当R=G=B即为灰度图像，很多时候为了方便，会直接利用某个分量来进行灰度化，如下图所示： 上图中R分量下红色部分明显比其他两幅更偏白；同样地G分量草地较淡， ...
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2019-10-02 23:16:47
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HOG+SVM流程 1.提取HOG特征 灰度化 + Gamma变换(进行根号求解) 计算梯度map(计算梯度) 图像划分成小的cell，统计每个cell梯度直方图 多个cell组成一个block, 特征归一化 多个block串接,并归一化 2.训练SVM分类器 ...
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2019-06-30 17:22:18
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