特征向量函数Python 特征向量怎么取值

OpenCV-Python之——图像SIFT特征提取

在一定的范围内，无论物体是大还是小，人眼都可以分辨出来。然而计算机要有相同的能力却不是那么的容易，在未知的场景中，计算机视觉并不能提供物体的尺度大小，其中的一种方法是把物体不同尺度下的图像都提供给机器，让机器能够对物体在不同的尺度下有一个统一的认知。在建立统一认知的过程中，要考虑的就是在图像在不同的尺度下都存在的特征点。

在早期图像的多尺度通常使用图像金字塔表示形式。图像金字塔是同一图像在不同的分辨率下得到的一组结果其生成过程一般包括两个步骤：

多分辨率的图像金字塔虽然生成简单，但其本质是降采样，图像的局部特征则难以保持，也就是无法保持特征的尺度不变性。

我们还可以通过图像的模糊程度来模拟人在距离物体由远到近时物体在视网膜上成像过程，距离物体越近其尺寸越大图像也越模糊，这就是高斯尺度空间，使用不同的参数模糊图像（分辨率不变），是尺度空间的另一种表现形式。

构建尺度空间的目的是为了检测出在不同的尺度下都存在的特征点，而检测特征点较好的算子是Δ^2G(高斯拉普拉斯，LoG)

使用LoG虽然能较好的检测到图像中的特征点，但是其运算量过大，通常可使用DoG（差分高斯，Difference of Gaussina）来近似计算LoG。

从上式可以知道，将相邻的两个高斯空间的图像相减就得到了DoG的响应图像。为了得到DoG图像，先要构建高斯尺度空间，而高斯的尺度空间可以在图像金字塔降采样的基础上加上高斯滤波得到，也就是对图像金字塔的每层图像使用不同的参数σ进行高斯模糊，使每层金字塔有多张高斯模糊过的图像。

如下图，octave间是降采样关系，且octave(i+1)的第一张（从下往上数）图像是由octave(i)中德倒数第三张图像降采样得到。octave内的图像大小一样，只是高斯模糊使用的尺度参数不同。

对于一幅图像，建立其在不同尺度scale下的图像，也称为octave，这是为了scale-invariant，也就是在任何尺度都能有对应的特征点。下图中右侧的DoG就是我们构建的尺度空间。

为了寻找尺度空间的极值点，每一个采样点要和它所有的相邻点比较，看其是否比它的图像域和尺度域的相邻点大或者小。如图所示，中间的检测点和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26个点比较，以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点。 一个点如果在DOG尺度空间本层以及上下两层的26个领域中是最大或最小值时，就认为该点是图像在该尺度下的一个特征点。下图中将叉号点要比较的26个点都标为了绿色。

找到所有特征点后， 要去除低对比度和不稳定的边缘效应的点 ，留下具有代表性的关键点（比如，正方形旋转后变为菱形，如果用边缘做识别，4条边就完全不一样，就会错误；如果用角点识别，则稳定一些）。去除这些点的好处是增强匹配的抗噪能力和稳定性。最后，对离散的点做曲线拟合，得到精确的关键点的位置和尺度信息。

近来不断有人改进，其中最著名的有 SURF（计算量小，运算速度快，提取的特征点几乎与SIFT相同）和 CSIFT（彩色尺度特征不变变换，顾名思义，可以解决基于彩色图像的SIFT问题）。

其中sift.detectAndCompute()函数返回kp，des。

上图dog的shape为(481, 500, 3)，提取的特征向量des的shape为(501, 128)，501个128维的特征点。

该方法可以在特征点处绘制一个小圆圈。

相关问答

Q1: 文本特征提取

在对文本数据进行处理时，很大一部分精力都用在数据集特征向量函数Python的特征提取上，因此记录一下常用的文本特征提取方法。

文本特征提取一般分为两部分

（1）文本本身属性：元音字数数、辅音字母数、···

（2）基于文本的特征提取：TF-IDF等

比如提取以上文档的特征，基于文本本身可以提取特征：

（1）字数：统计每一行text文本的词汇数量（有多少个单词）

（2）非重复单词数量：统计每一行text文本中只出现一次的单词个数

（3）长度：每一行text的长度,占了多少存储空间（包含空格、符号、字母等的长度）

（4）停止词数量统计：between、but、about、very等词汇的数量统计

（5）标点符号数量：每一行text中包含的标点符号数量

（6）大写单词数量：统计大写单词数量

（7）标题式单词数量：统计单词拼写首字母是否为大写,且其特征向量函数Python他字母为小写的单词数量

（8）单词的平均长度：每一行text中每个单词长度的平均值

这些特征的提取不涉及复杂的函数计算，基于文本本身属性提取直观信息作为模型训练的特征。

·

TF-IDF算法 ：计算单词权重最为有效的实现方法就是TF-IDF, 它是由Salton在1988 年提出的,以特征词在文档d中出现的次数与包含该特征词的文档数之比作为该词的权重。

python中使用TfidfVectorizer函数实现TF-IDF特征的提取，生成每个text的TF-IDF特征。

·

经过TF-IDF特征提取后，数据集的特征变量超级多（TF-IDF计算了整个数据集出现的所有单词对每个test的权重），面对这样庞大的特征数据，可以通过SVD实现对数据集的压缩。

SVD的原理是将庞大的TF-IDF生成的数据集A进行拆分，设置K值（想要压缩得到的维度，例如K=20，压缩后得到20列的特征数据集）X就是只有K个特征转换后的数据集。

经过压缩后的TF-IDF只有K列，与01中 基于文本本身特征 合并，即为文本数据集的特征向量。

Q2: python处理图片数据？

生成一张纯色的图片

先设置图片的颜色，接着利用Image模块的new方法新生成一张图片，png格式的图片需要设置成rgba，类似的还有rgb，L(灰度图等)，尺寸设定为640，480，这个可以根据自己的情况设定，颜色同样如此。

批量生成图片

上面生成了一张图片，那要生成十张图片呢，这种步骤一样，只是颜色改变的，利用循环就可以解决。首先创建一个颜色列表，把要生成的图片颜色放进去。接着循环获取不同的颜色，保存的时候利用字符串拼接的方法改变图片的名字。

本地生成的图片

封装成函数

前面的方法已经可以批量生成图片了，为了通用性强一点，我们可以封装成函数，把哪些可以改变的参数单独抽离出来。尺寸也同样，使用的时候，可以根据自己的需要定义颜色列表和尺寸。当然还有加一些提示用语和报错兼容性，这里就不讲了。

本地生成的图片

关于特征向量函数Python和特征向量怎么取值的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。