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摘要： 对HOG算法每一个步骤具体详细的介绍可参考：HOG特征——行人识别 对HOG算法的特点和思想的介绍可参考：目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征 调用Python中的skimage库提取图像HOG特征的示例代码如下，代码摘自 图像特征工程 HOG特征描述子介绍： from skimage.io i 阅读全文

摘要： 一句话概括SIFT：SIFT是在图像空间寻找关键点并把关键点描述成特征向量的方法。 本文摘自：SIFT算法详解 和 python opencv入门 SIFT算法。做了删减，舍弃了数学推导，力求通俗易懂。 本文目录： 1. SIFT定义 2. SIFT的特点 3. 步骤 3.1. 尺度空间极值检测 3 阅读全文

摘要： 1. 傅里叶变换的缺点 傅里叶变换的公式为 从公式中可以看出，傅里叶变换对信号在整个时域做了积分处理，因此其结果对时域信号在整个时间轴上进行了信息平均。这对于平稳信号来说是可行的，然而对于在时间上具有显著变化的非平稳信号来说，这样的做法显然不能满足我们对信号进行精确分析的要求。我们希望将信号分解到不 阅读全文

摘要： 本文摘自： 郭岩, 罗珞珈, 汪洋, 付琨. 一种基于DTW改进的轨迹相似度算法[J]. 国外电子测量技术, 2016, 35(009):66-71. 轨迹数据 基于欧氏距离的相似度算法 基于时间动态规整(Dynamic Time Wraping, DTW)的相似度算法 此外，博客算法笔记-DTW动 阅读全文

摘要： 首先需明白傅里叶变换和小波变换的关系，可参考 如何通俗地讲解傅立叶分析和小波分析间的关系？。 MOOC课程 遥感数字图像处理课程第四章 中有一些关于小波变换的介绍，下面是其课件： 阅读全文

摘要： 本文摘自Digital Image Processing chapter 3.4 and 4.2，third eidtion, Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods 阅读全文

摘要： 1. 通俗理解傅里叶变换 可参考： [1] 傅里叶分析之掐死教程 （图片摘自傅里叶分析之掐死教程） 2. 通俗理解数字图像傅里叶变换 傅里叶定理指出，任何信号都可以表示成一系列正弦信号的叠加。在一维领域，信号是一维正弦波的叠加，那么在二维领域，就是无数二维平面波的叠加。比如一帧图像，不同点处的灰度值 阅读全文

摘要： bitshift(A, k)函数：先把A变成二进制数，然后把这个二进制数向左移动k位（如果k是负数，表示向右移动k位），再把得到的二进制数所对应的十进制数返回出来。比如，3的二进制是11，向左移一位是110，十进制就是6；向左移两位是1100，十进制就是12，如下图所示： 又例如： for k = 阅读全文

摘要： 内容介绍可参考： LBP笔记（Local Binary Pattern） 人脸识别之LBP (Local Binary Pattern) 程序可参考： lbp的matlab实现 阅读全文

摘要： markdown中使用链接的语法是 [名称](网址) 例如： [百度](https://www.baidu.com/) 我们也可以用这个方法来到达文件本身的任何一级标题，例如 [go to chapter 1](#Chapter 1 Introduction) 其中，#号不能漏了。 按住Ctrl键( 阅读全文