Advertisement

利用LBP进行的图像识别

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
简介:本文探讨了基于局部二值模式(LBP)的图像识别技术,分析其在特征提取与分类中的应用效果,为图像处理提供了一种高效方法。 一共有三个 MATLAB 文件:一个是 lbp.m,包含主要的 LBP 算法;另一个是 getmapping.m,用于辅助算法实现;还有一个是 lbptest.m,存放测试代码。这三个文件需要放在同一个文件夹中,并在该文件夹内添加相应的图片(具体图片名称见 lbptest.m 的代码)。运行 lbptest.m 可以查看结果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • LBP
    优质
    简介:本文探讨了基于局部二值模式(LBP)的图像识别技术,分析其在特征提取与分类中的应用效果,为图像处理提供了一种高效方法。 一共有三个 MATLAB 文件:一个是 lbp.m,包含主要的 LBP 算法;另一个是 getmapping.m,用于辅助算法实现;还有一个是 lbptest.m,存放测试代码。这三个文件需要放在同一个文件夹中,并在该文件夹内添加相应的图片(具体图片名称见 lbptest.m 的代码)。运行 lbptest.m 可以查看结果。
  • LBP检索
    优质
    本研究探讨了基于局部二值模式(LBP)的图像检索技术。通过分析图像特征,实现了高效且准确的相似图片搜索与匹配。 本资源可以直接运行,包含详细的代码注释、自带图片库以及详尽的LBP介绍。
  • TensorFlowTensorFlow开发
    优质
    本教程介绍如何使用TensorFlow框架进行图像识别项目的开发与实现,适合对深度学习和计算机视觉感兴趣的开发者。 TensorFlow与Kivy结合开发的实时图像识别应用程序可以打开相机捕获图像,并自动从图像中检测物体。该应用利用TensorFlow进行图像识别处理。
  • CNN(TensorFlow)
    优质
    本项目采用卷积神经网络(CNN)技术,在TensorFlow框架下实现图像识别功能,旨在提高图片分类和目标检测的准确性与效率。 基于CNN的图像识别(TensorFlow)使用CIFAR-10数据集。
  • MATLAB水果
    优质
    本项目旨在使用MATLAB开发水果图像识别系统,通过图像处理技术自动识别不同种类的水果,为农业智能化提供技术支持。 这个程序能够识别图片中的特定水果,并且更换不同的图片后也能识别其中的某些物体。经过测试发现该程序非常实用。
  • 百度AI
    优质
    本项目探索了运用百度AI技术实现高效的图像识别功能,通过其先进的算法和模型,能够精准快速地对图片内容进行分类、检测与描述。 开发环境:Windows QT 适合人群:有C++和QT开发基础的用户。 利用百度AI开放平台的功能,可以创建一个仅用于识别动物的图像识别演示程序(demo)。
  • 基于纹理指纹LBP指纹-MATLAB开发
    优质
    本项目采用局部二值模式(LBP)算法,在MATLAB平台上实现基于纹理特征的高效指纹识别系统,适用于身份验证和安全领域。 基于纹理的指纹识别技术利用了指纹的独特纹路特征来进行身份验证。这种方法通过分析指纹表面的细节,如脊线、谷线以及它们形成的图案来实现高精度的身份确认与认证功能。相较于传统的基于图像的方法,基于纹理的技术能够更好地抵抗环境变化和手指状态的影响,提高了生物识别的安全性和可靠性。
  • Matlab神经网络
    优质
    本项目运用MATLAB平台构建神经网络模型,专注于提升图像识别精度与效率,探索深度学习技术在计算机视觉领域的应用潜力。 本段落概述了使用Matlab神经网络算法进行图像特征提取的原理与方法。
  • [原创]Hopfield网络
    优质
    本文探讨了如何应用Hopfield神经网络模型于图像识别领域,通过构建具有联想记忆功能的人工神经网络来实现对图像的模式识别和恢复。 人工神经网络课程的大作业要求在Matlab环境下根据Hopfield网络理论编写算法以实现图像识别功能,并提交包含文档及程序源码的成果。