منو
پاورپوینت استخراج ویژگی با استفاده از الگوریتم HOG > شرح کلی :
درس: پردازش تصویر
این پروژه قابل استفاده برای افرادی است که در رشته های مهندسی کامپیوتر ، گرافیک ، برنامه نویسی و سایر رشته های مرتبط درحال تحصیل هستند و یا در ارتباط با این موضوع تحقیق می نمایند.
پس از خریداری، فایل های پاورپوینت و pdf آن در دسترس شما خواهند بود.
سرفصل های این پاورپوینت و خلاصه ای از متن پاورپوینت را که در قسمت توضیحات ذکر شده است ، مطالعه نمایید.
مناسب جهت : ارائه کنفرانس
همراه با تصاویر متعدد مرتبط جذاب
دارای افکت نمایش متن اسلایدها و افکت تغییر اسلایدها
قیمت اصلی ۳۲.۰۰۰ تومان بود.۱۹.۷۰۰ تومانقیمت فعلی ۱۹.۷۰۰ تومان است.
پاورپوینت استخراج ویژگی با استفاده از الگوریتم HOG – توصیف کننده ویژگی > شرح جزئیات :
.
خلاصه و نمونه ای از متون داخل پاورپوینت :
مقدمه
مهندسی ویژگی یک تغییر دهنده بازی (یعنی روند کار رو تغییر میده) توی دنیای الگوریتم های یادگیری ماشین هست.
برخی از بهترین داده کاوان و داشمندان داده در سرار دنیا فقط با تکیه مهندسی ویژگی برای بهبو امتیازleaderboard در hsckathonsیک رویداد مربوط به برنامه نویسی) مشغول هستند.
تمایز بین این دو عکس رو قائل بشید؟
حالت اول تصویر کلی اطلاعات دارد مثل شکل تصویر توی عکس, رنگشون, …………..
تصویر دوم اطلاعات خیلی کمی داره (شامل فقط شکل و لبه هاست) ولی هنوز دو تصویر (سگ و ماشین) به اندازه کافی …………….
HOG: Histogram of Oriented Gradients
SIFT: Scale Invariant Feature Transform
HOG یا Histogram of Oriented Gradients یک توصیف کننده ویژگی هست که معمولا برای استخراج ویژگی از تصاویر مورد استفاده قرار میگیرد.
به صورت گسترده ای در بینایی ماشین برای کارهایی …………..
تفاوتHOG از دیگر توصیف کننده های ویژگی:
توصیف کننده HOG روی یک ساختار یا شکل یک شی تمرکز میکنه به همین دلیل شاید بپرسید چطوری تفاوت لبه های ویژگی ها رو از تصویر استخراج میکنه؟ در مورد ویژگی های لبه ما فقط شناسایی میکنیم یک پیکسل لبه هست یا نه. HOG توانایی فراهم کردن جهت لبه رو به خوبی داره.
البته این مورد با گرادیان و جهت (یا بزرگی و جهت) …………………
حالا شما باید یک ایده اولیه از اینکه توصیف کننده ویژگی HOG چی هست داشته باشید. زمان میبره که به …………..
بیاید درباره مراحل پردازش محاسبه HOG صحبت کنیم.
.
این مطالب تنها قسمتی از محتوی اصلی است ، برای بهره مندی از محتوی کامل و اسلاید ها :
قیمت اصلی ۳۲.۰۰۰ تومان بود.۱۹.۷۰۰ تومانقیمت فعلی ۱۹.۷۰۰ تومان است.افزودن به سبد خرید
.
پیش پردازش داده یک قدم مهم در هر پروژه یادگیری ماشین هست و فرقی نمیکنه با تصاویر کار میکنیم.
برای پیش پردازش تصویر نیاز دارید که عرض و طول تصویر رو به نسبت ۱ به ۲ تبدیل کنید. این ……….
اینجا یک بخش کوچکی از تصویر رو برمیداریم و گرادیان رو روی اون حساب میکنیم.
یا تغییر) جهت رو توی x ها حساب کنیم.
ما نیاز داریم مقدایر سمت راست و چپ این پیکسل رو در بیاریم.مشابه کاری که باید برای جهت y ها انجام بدیم و …………….
ما مقدار هر پیکسل رو میگیریم و جهت اون پیکسل رو پیدا میکنیم و …………..
این جا فرایند برای پیکسل علامت گذاری شده (۸۵) است.
با توجه به اینکه جهت این پیکسل ۳۶ هست ما در کنار زاویه ۳۶ که این تعداد تکرار این زاویه را نشان میدهد.
همین پردازش رو برای تمام مقادیر پیکسل ها تکرار می کنیم و در نهایت یک جدول فرکانس (تکرار) داریم که ………….
این جدول فرکانس میتونه برای ساخت هیستوگرام با مقادیر زاویه در محور x و فرکانس در محور …………….
این روش مشابه روش قبل است, در اینجا انتظار داریم که به bin های ۲۰ تایی تبدیل کنیم و …………
دو روش قبلی فقط مقادیر جهت رو برای ساخت هیستوگرام در نظر میگرفتند و گرادیان رو حساب نمیکردند.
در اینجا یک روش دیگر هست که میتونه هیستوگرام رو به جای استفاده از تکرار با کمک اندازه گرادیان مقادیر ماتریس رو پر کنیم.
باید یک تغییر کوچک در روش بالا بدیم. اینجا ما مشارکت دو طرف گرادیان یک پیکسل رو به بین ها میدیم.
به یاد داشته باشید مشارکت بالا باید به bin ی داده شود ک مقدار نزدیک تر رو به …………………..
هیستوگرام ایجاد شده توی توصیف کننده ویژگی HOG دقیقا از کل تصویر ساخته نمیشه بلکه تصویر به سلول های ۸ در ۸ تقسیم میشه و هیستوگرام جهت گرادیان برای هر ……………….
با این کار ویژگی ها (یا هیستوگرام) را برای تکه های کوچیک تر که به نوبه خود نشان دهنده کل تصویر است دریافت میکنیم. ما میتونیم مقداریم رو از ۸ در ۸ به ………………………
گرادیان یک عکس خیلی حساس هست به نورپردازی کلی. به این معنا که یک تصویر خاص مقداری از کل تصویر نسب به سایز بخش ها روشن تر خواهد بود.
ما نمی توانیم این بخش عکس رو به صورت کلی حذف کنیم ولی میتونیم این تغییر نور رو کاهش بدیم با نرمالایز گرادیان در…………………….
اینجا ما چهار سلول ۸ در ۸ رو ترکیب میکنیم تا یک سلول ۱۶ در ۱۶ رو بسازیم و همانطور که میدونیم هر سلول ۸ در ۸ ای یک ماتریس ۹ در۱ برای هیستوگرام داره.
.
این مطالب تنها قسمتی از محتوی اصلی است ، برای بهره مندی از محتوی کامل و اسلاید ها :
قیمت اصلی ۳۲.۰۰۰ تومان بود.۱۹.۷۰۰ تومانقیمت فعلی ۱۹.۷۰۰ تومان است.افزودن به سبد خرید
.
حالا ما در قدم نهایی از ساختن ویژگیهای HOG برای یک تصویر هستیم. تا کنون ویژگی ها رو باری بلوک های ۱۶ در ۱۶ یک تصویر در آوردیم حالا تمام این ویژگیها رو ترکیب میکنیم تا تصویر نهایی رو بسازیم.
ما ۱۰۵ بلاک (۷ ضرب در ۱۵) با اندازه ۱۶ در ۱۶ داریم. هرکدام از این بلاک ها یک وکتور ۳۶ در ۱ رو به عنوان ویژگی ها داره.
میبینم که چطوری میتونیم ویژگی های HOG رو روی تک تصویر و اگر ممکن باشد روی یک دیتاست بزرگتر اجرا کنیم.
ابتدا کتابخونه ها و عکسی که میخواهیم باهاش ویژگی های HOG رو بسازیم لود کنیم.
.
.
نمونه هایی از 22 اسلاید پاور :
توجه : آدرس و لوگو سایت بر روی تصاویر فوق ، صرفا در سایت نمایش داده می شود و هیچ گونه تبلیغاتی در فایل پاورپوینت وجود ندارد.
.
.
آموزش خرید فایل از فروشگاه داده پردازان مدرن
دانلود مجموعه فونت فارسی جهت باز شدن کامل و زیبای فونت های به کاررفته در پاورپوینت ( در صورتی که پس از خرید ، فونت نوشته های پاورپوینت بهم ریخته است ، دانلود و نصب این پکیج ضروری است.)
مقالات بیشتر درباره استخراج ویژگی با استفاده از الگوریتم : How to Apply HOG Feature Extraction in Python
پشتیبانی : در صورت وجود هرگونه سوال و یا ابهام در ارتباط با توضیحات فوق ، می توانید از قسمت نظرات همین پست و یا فرم ارتباط با ما و همچنین شماره تماس های پشتیبانی استفاده نمایید.
محصولات مرتبط
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.