sklearn提取图片信息
【摘要】 %matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
import numpy as np
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Scikit Image项目中内置了一个快速的Hog提取器
from skimage import data, color, feature
impor...
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
import numpy as np
Scikit Image项目中内置了一个快速的Hog提取器
from skimage import data, color, feature
import skimage.data
image = color.rgb2gray(data.chelsea())
hog_vec, hog_vis = feature.hog(image, visualise=True)
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6), subplot_kw=dict(xticks=[], yticks=[]))
ax[0].imshow(image, cmap='gray')
ax[0].set_title('input image')
ax[1].imshow(hog_vis)
ax[1].set_title('visualization of HOG features')
实现人脸识别
-
获取一组人脸的图像缩略图，以构成“正面”训练样本。
-
获取一组非人脸的图像缩略图，以
文章来源: maoli.blog.csdn.net，作者：刘润森！，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：maoli.blog.csdn.net/article/details/90726807
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