Extraktion von Computer-Vision-Bildmerkmalen

Die Extraktion von Bildmerkmalen ist eine wichtige Aufgabe in der Computer Vision, die bei der Identifizierung, Klassifizierung, Erkennung und Verfolgung von Objekten hilft. Im Folgenden sind einige häufig verwendete Algorithmen zur Bildmerkmalsextraktion und ihre Einführung aufgeführt:

1. Farbhistogramm :

   • Einleitung : Ein Farbhistogramm stellt die Verteilung verschiedener Farben in einem Bild dar. Die Farbinformationen eines Bildes werden erfasst, indem die Pixel im Bild in Farbkanäle (z. B. RGB) unterteilt werden und die Verteilung der Farbwerte für jeden Kanal berechnet wird.
   • Anwendung : Farbhistogramme werden häufig für Aufgaben wie Bildabruf, Bildklassifizierung und Bildabgleich verwendet.

2. Lokales Binärmuster (LBP) :

   • Einführung : LBP ist eine Methode zur Texturmerkmalsextraktion. Es erstellt Features, indem es den Grauwert jedes Pixels mit seinen Nachbarpixeln vergleicht. LBP-Funktionen verfügen über eine gute Fähigkeit, Texturänderungen und Strukturen zu beschreiben.
   • Anwendung : LBP wird häufig für Aufgaben wie Gesichtserkennung, Texturklassifizierung und Zielerkennung verwendet.

3. Histogramm orientierter Gradienten (HOG) :

   • Einführung : HOG ist eine Merkmalsextraktionsmethode zur Objekterkennung, die sich insbesondere für die Fußgängererkennung eignet. Es stellt ein Bild dar, indem die Gradientenrichtung für jedes Pixel im Bild berechnet und ein Histogramm der Gradientenrichtungen erstellt wird.
   • Anwendung : HOG wird häufig in Bereichen wie Fußgängererkennung, Zielerkennung und Verhaltensanalyse eingesetzt.

4. Skaleninvariante Feature-Transformation (SIFT) :

   • Einführung : SIFT ist eine Methode zum Erkennen und Beschreiben lokaler Merkmale in Bildern. Es reagiert nicht auf Änderungen im Bildmaßstab, der Drehung und der Helligkeit und funktioniert daher unter verschiedenen Bedingungen gut.
   • Anwendungen : SIFT wird häufig für Aufgaben wie Merkmalsabgleich, Objekterkennung und Bildregistrierung verwendet.

5. Beschleunigte robuste Funktionen (SURF) :

   • Einführung : SURF ist ein schneller Algorithmus zur Extraktion von Bildmerkmalen. Es kombiniert die Funktionen von SIFT und verwendet Integralbilder, um die Merkmalserkennung und Deskriptorberechnungen zu beschleunigen.
   • Anwendung : SURF eignet sich für Echtzeitanwendungen wie Echtzeit-Zielverfolgung und Bildzusammenfügung.

6. Funktionen des Faltungs-Neuronalen Netzwerks :

   • Einleitung : Deep-Learning-basierte Methoden wie Convolutional Neural Networks (CNN) haben bei der Bildmerkmalsextraktion bemerkenswerte Erfolge erzielt. Durch Extrahieren von Merkmalsvektoren auf vorab trainierten CNN-Modellen können leistungsstarke Bilddarstellungen erhalten werden.
   • Anwendung : CNN-Funktionen werden häufig bei verschiedenen Computer-Vision-Aufgaben wie Bildklassifizierung, Zielerkennung und Bilderzeugung verwendet.

Kurs:

Beispiel für ein Farbhistogramm :

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    
    
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
    cv::Mat hist;

    // 将图像转换为HSV颜色空间
    cv::cvtColor(image, image, cv::COLOR_BGR2HSV);

    // 计算直方图
    int histSize = 256; // 直方图的大小
    float range[] = {
    
    0, 256}; // 像素值范围
    const float* histRange = {
    
    range};
    cv::calcHist(&image, 1, 0, cv::Mat(), hist, 1, &histSize, &histRange);

    // 打印直方图
    for (int i = 0; i < histSize; i++) {
    
    
        std::cout << "Bin " << i << ": " << hist.at<float>(i) << std::endl;
    }

    return 0;
}

Beispiel für ein lokales Binärmuster (LBP) :

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    
    
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Mat lbpImage;

    // 计算LBP图像
    cv::Ptr<cv::ximgproc::LBP> lbp = cv::ximgproc::createLBPFast();
    lbp->compute(image, lbpImage);

    return 0;
}

Beispiel für ein Histogramm orientierter Gradienten (HOG) :

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    
    
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::HOGDescriptor hog;

    // 设置HOG参数
    hog.winSize = cv::Size(64, 128); // 检测窗口大小
    hog.blockSize = cv::Size(16, 16); // 块大小
    hog.blockStride = cv::Size(8, 8); // 块的步幅
    hog.cellSize = cv::Size(8, 8); // 细胞大小

    // 计算HOG特征向量
    std::vector<float> descriptors;
    hog.compute(image, descriptors);

    return 0;
}

Beispiel für beschleunigte robuste Funktionen (SURF) :

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    
    
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SURF> surf = cv::xfeatures2d::SURF::create();

    // 检测关键点和计算描述子
    std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
    cv::Mat descriptors;
    surf->detectAndCompute(image, cv::noArray(), keypoints, descriptors);

    return 0;
}

Beispiel für eine skaleninvariante Feature-Transformation (SIFT) :

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    
    
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SIFT> sift = cv::xfeatures2d::SIFT::create();

    // 检测关键点和计算描述子
    std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
    cv::Mat descriptors;
    sift->detectAndCompute(image, cv::noArray(), keypoints, descriptors);

    return 0;
}

Beispiel für Funktionen eines Faltungs-Neuronalen Netzwerks :

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/dnn.hpp>

int main() {
    
    
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
    cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromCaffe("deploy.prototxt", "model.caffemodel");

    // 预处理图像（归一化、尺寸调整等）
    cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1.0, cv::Size(224, 224), cv::Scalar(104, 117, 123));

    // 设置输入图像
    net.setInput(blob);

    // 前向传播并获取特征向量
    cv::Mat features = net.forward();

    return 0;
}