文件名称：BOFClustering:此存储库包含 Python 脚本，这些脚本将特征袋模型应用于图像聚类
文件大小：191KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-26 12:38:36
Python
BOFC聚类 Bag-of-Features 模型在图像聚类中的应用。 它使用三个 Python 库：OpenCV、Scipy 和 Scikit-Learn。 1. 详情 该存储库包含将特征袋模型应用于图像聚类的 Python 脚本。 Bag-of-Features 模型是一种将图像表示为视觉词出现的直方图的方法，来自码本，没有空间信息。 首先，必须从图像中提取特征。 在这里，这是通过使用特征检测器（提取关键点或路径）和图像数据描述符来完成的。 使用的检测器是：SIFT、SURF、FAST、ORB 和 RANDOM。 RANDOM 检测器从图像中输出随机补丁。 使用的描述符是：SIFT、SURF、BRIEF、FREAK 和 ORB。 从每张图像中提取的关键点的平均数量是一个可以在此处更改的变量。 接下来，对特征进行采样以构建码本。 有两种采样方法可用：SAMPLEP 和 SAMPLEI。
【文件预览】：
BOFClustering-master
----src()
--------filterMin.py(1003B)
--------siftLib.pyc(5KB)
--------minibatch.pyc(2KB)
--------KMeans1.py(3KB)
--------orbLib.py(2KB)
--------hierarchicalClustering.py(2KB)
--------histogram.pyc(604B)
--------briefDescriptor.py(739B)
--------tfidf2.py(1KB)
--------starDetector.pyc(2KB)
--------allrandom.pyc(1KB)
--------statistics.pyc(3KB)
--------randomSamplesBook.pyc(1KB)
--------InstallationGuide.pages()
--------starDetector.py(2KB)
--------randomDetector.pyc(1KB)
--------allrandom.py(668B)
--------okapi.pyc(2KB)
--------filterMin.pyc(2KB)
--------KMeans1.pyc(3KB)
--------meanSift.py(948B)
--------filterMaxMin.py(1KB)
--------filterMax.py(1015B)
--------sampleKeypoints.pyc(2KB)
--------statistics.py(2KB)
--------surfLib.pyc(5KB)
--------fastDetector.pyc(2KB)
--------tfnorm.pyc(1KB)
--------tfidfnorm.py(1KB)
--------tfidf2.pyc(1KB)
--------randomSamplesBook.py(622B)
--------meanSift.pyc(2KB)
--------hierarchicalClustScipy.py(3KB)
--------sampleKeypoints.py(2KB)
--------freakDescriptor.py(803B)
--------sampleAllKeypoints.py(1KB)
--------simpleBinarization.py(629B)
--------filterMax.pyc(2KB)
--------tfidf.py(1KB)
--------orbLib.pyc(3KB)
--------histogram.py(395B)
--------freakDescriptor.pyc(2KB)
--------tfidfnorm.pyc(2KB)
--------Birch.py(2KB)
--------simpleBinarization.pyc(1KB)
--------Dbscan.py(2KB)
--------filterMaxMin.pyc(2KB)
--------tfnorm.py(864B)
--------main.py(22KB)
--------evaluation.py(1KB)
--------hierarchicalClustScipy.pyc(3KB)
--------tfidf.pyc(1KB)
--------briefDescriptor.pyc(2KB)
--------sampleAllKeypoints.pyc(1KB)
--------randomDetector.py(846B)
--------Birch.pyc(3KB)
--------siftLib.py(6KB)
--------minibatch.py(2KB)
--------okapi.py(1KB)
--------Dbscan.pyc(2KB)
--------fastDetector.py(2KB)
--------hierarchicalClustering.pyc(3KB)
--------surfLib.py(6KB)
----README.md(7KB)