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scikit-image feature是一个强大的python可以调用的计算特征库。对于常见的图像特征可以直接调用scikit-image feature中封装好的函数来计算,速度也比自己编写的函数快(别问我怎么知道的,心塞了)。

具体来说有以下特征:

skimage.feature.blob_dog(image,min_sigma,...)

在给定的灰度图像中查找斑点。

skimage.feature.blob_doh(image,min_sigma,...)

在给定的灰度图像中查找斑点。

skimage.feature.blob_log(image,min_sigma,...)

在给定的灰度图像中查找斑点。

skimage.feature.canny(图片,西格玛,...)

使用Canny算法边缘过滤图像。

skimage.feature.corner_fast(image,n,...)

提取给定图像的FAST角点。

skimage.feature.corner_foerstner(image,sigma)

计算Foerstner角落测量响应图像。

skimage.feature.corner_harris(image,...)

计算哈里斯角度测量响应图像。

skimage.feature.corner_kitchen_rosenfeld(图像)

Compute Kitchen和Rosenfeld角落测量响应图像。

skimage.feature.corner_moravec(图片,...)

计算Moravec角落测量响应图像。

skimage.feature.corner_orientations(图片,...)

计算拐角的方向。

skimage.feature.corner_peaks(image,...)

在角落测量响应图像中找到角点。

skimage.feature.corner_shi_tomasi(image,sigma)

计算Shi-Tomasi(Kanade-Tomasi)角落测量响应图像。

skimage.feature.corner_subpix(图像,角落)

确定拐角的亚像素位置。

skimage.feature.daisy(img,step,radius,...)

为给定图像密集提取DAISY特征描述符。

skimage.feature.draw_multiblock_lbp(img,r,...)

多块本地二进制模式可视化。

skimage.feature.greycomatrix(image,...,...)

计算灰度共生矩阵。

skimage.feature.greycoprops(P,道具)

计算GLCM的纹理属性。

skimage.feature.hessian_matrix(图片,...)

计算Hessian矩阵。

skimage.feature.hessian_matrix_det(image,...)

计算图像上的近似Hessian行列式。

skimage.feature.hessian_matrix_eigvals(Hxx,...)

计算Hessian矩阵的特征值。

skimage.feature.hog(图像,方向,...)

提取给定图像的定向梯度直方图(HOG)。

skimage.feature.local_binary_pattern(image,P,R)

灰度和旋转不变LBP(局部二元模式)。

skimage.feature.match_descriptors(...,...)

描述符的蛮力匹配。

skimage.feature.match_template(图片,模板)

使用归一化相关将模板匹配到2-D或3-D图像。

skimage.feature.multiblock_lbp(int_image,r,...)

多块本地二进制模式(MB-LBP)。

ski

本文标签: 特征示例图像常见Scikit