Mlàm việc đầu
Local binary pattern
Local binary pattern nó là 1 trong những thuật tân oán biểu lộ texture(cầu trúc) của một image. Ý tưởng cơ bản của chính nó là tế bào phỏng lại cấu tạo cục bộ(local texture) của image bằng cách so sánh từng px với các pixel ở kề bên nó(neighbors).Ta đã đặt một pixel là trung tâm(center) với so sánhcùng với các pixel kề bên với nó, ví như px trung trọng điểm lớn hơn hoặc bởi px sát bên thì nó sẽ trả về giá trị 1, ngược lại 0. ví dụ như chúng tađem nửa đường kính 8 px kề bên thì lbp sẽ có được dạng 11001111, là 1 trong những chuỗi nhị phân nhằm đơn giản với đọc dễ dàng hơn ta đã đưa về dạng decimal 207.
Bạn đang xem:
Local binary pattern là gì Cách tính này còn có hạn chế đó là chỉ giới hạn 3x3 pixel không đủ để diễn đạt các cấu trúc large scale yêu cầu tín đồ ta không ngừng mở rộng tư tưởng LBP. bằng cách có mang thêm 2 tmê say số là (Phường,R) trong số đó Phường là số px ở kề bên để ý và R là nửa đường kính ta quét tự px trung trung ương. Nlỗi hình bên dưới.
Xem thêm:
New Độ Ẩm Rh Là Gì - Đơn Vị Đo Độ Ẩm Rh Là Gì Công thức LBPhường nlỗi sau :
trong các số ấy :
Code vào python thả cùng với skimage
import numpy as npfrom skimage import iofrom skimage.feature import local_binary_patternfrom matplotlib import pyplot as plt%matplotlib inlinelặng = io.imread("image.png",as_grey=True)lbp = local_binary_pattern(im,8,1,method="uniform")plt.figure(figsize=(25,25))plt.subplot(1,3,1)plt.imshow(yên,cmap="gray")plt.subplot(1,3,2)plt.imshow(lbp,cmap="gray")
Histogram Oriented of Gradient Histogram Oriented of Gradient (Hog) là một feature descriptor thường được sử dụng trong object recognition. Nhỏng họ đang biết trongimage processing thì khái niệm đạo hàm hết sức đặc trưng. Nó là các đại lý của nhiều thuật toán nhỏng edge,coner detection. Dựa vào điểm lưu ý này bạn ta mới thành lập nó có tác dụng feature bên trên cửa hàng derivative sầu. Đạo hàm của image là 1 trong matrix theo ox với oy nó bao gồm 2 đặc thù là độ lớn(magnitude) cùng hướng(direction). Để có tác dụng feature trên image thì không thể để 2 đại lượng này rời rạc được bắt buộc người ta new nghĩ ra phương thức chuẩn chỉnh hóa nó (quantization) đó là chuyển nó về dạng histogram của magnitude theo direction.Bây giờ ta tìm hiểu các bước tính toán thù ra hog.
Xem thêm:
Mua Bán Hồ Kiếng Nuôi Cá Betta Dày 3 Li Size 14X 12X11 Cm, Thế Giới Lia Thia, Cá Bảy Màu Các bdự tính hog ví dụ. Xét bên trên 1 cell như vào hình họa là 8x8: 1, Tính đạo hàm của image theo x,y 2, Tính magitude $g = sqrt g_x^2 + g_y^2 $ và direction $ heta = arctan(g_y / g_x)$ 3, Chia magitude theo 9 bins( có hướng theo direction từ bỏ 0-180 từng bin 20) 4, Lưu ý trên 1 bloông chồng 16x16 thì nhằm tách ảnh hưởng của độ sáng buổi tối tác động tới image fan ta sẽ chuẩn hóa gradient(Normalizing Gradient Vectors). Vì nlỗi bọn họ biết khi chuẩn chỉnh hóa cùng hoặc trừ 1 đại lượng trên image đang ko có tác dụng biến hóa gradient.
Hình ảnh minc họa phương pháp chuyển magitude vào bin theo direction
Code vào pynhỏ bé : Ta có thể cần sử dụng opencv hoặc skimage nhằm tính hog. Trong opencv: cv2.HOGDescriptor cùng với những tđê mê số win_kích cỡ,block_kích cỡ,block_stride,cell_kích thước,num_bín Trong skimage : fucntion hog cùng với các tsi số orientations, pixels_per_cell,cells_per_blochồng
SIFT
Còn sift với những trở nên thể của chính nó bổ sung cập nhật sau
About
A blog about pydong dỏng,machine learning and deep learning theme.
