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基于sift特征点的词包模型

于 2023-09-04 发布 文件大小:6.35 kB
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代码说明:

1.根据训练文件夹中的图像训练单词表。在每一张图像中提取sift点,将从所有图像中得到的128维sift点进行聚类,类别数就是单词数,聚类中心就是单词,将得到的单词表保存下来。 2.对于每一张新的图像,先提取图像中的sift点,按照之前训练好的单词表将每个sift点对应成某个单词,统计在这幅图像中每种单词的数量,就是词包模型。 注意:生成的文件每行代表一幅图像,将文件复制出来后修改后缀成.doc可以用word打开。 首先运行centr3得到单词表,在运行bagofword生成单词包。

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