图片局部识别的方法
识别图例的算法
识别图例的算法图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征以及局部特征点等。
局部特点具有很好的稳定性，不容易受外界环境的干扰。
1. 局部特征点图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，它是将高维的图像数据进行简化表达最有效的方式，从一幅图像的的数据矩阵中，我们看不出任何信息，所以我们必须根据这些数据提取出图像中的关键信息，一些基本元件以及它们的关系。
局部特征点是图像特征的局部表达，它只能反正图像上具有的局部特殊性，所以它只适合于对图像进行匹配，检索等应用。
对于图像理解则不太适合。
而后者更关心一些全局特征，如颜色分布，纹理特征，主要物体的形状等。
全局特征容易受到环境的干扰，光照，旋转，噪声等不利因素都会影响全局特征。
相比而言，局部特征点，往往对应着图像中的一些线条交叉，明暗变化的结构中，受到的干扰也少。
而斑点与角点是两类局部特征点。
斑点通常是指与周围有着颜色和灰度差别的区域，如草原上的一棵树或一栋房子。
它是一个区域，所以它比角点的噪能力要强，稳定性要好。
而角点则是图像中一边物体的拐角或者线条之间的交叉部分。
2. 斑点检测原理与举例2.1 LoG与DoH斑点检测的方法主要包括利用高斯拉普拉斯算子检测的方法（LOG）,以及利用像素点Hessian矩阵（二阶微分）及其行列式值的方法（DOH）。
LoG的方法已经在斑点检测这入篇文章里作了详细的描述。
因为二维高斯函数的拉普拉斯核很像一个斑点，所以可以利用卷积来求出图像中的斑点状的结构。
DoH方法就是利用图像点二阶微分Hessian矩阵：以及它的行列式的值DoH(Determinant of Hessian):Hessian矩阵行列式的值，同样也反映了图像局部的结构信息。
与LoG相比，DoH对图像中的细长结构的斑点有较好的抑制作用。
无论是LoG还是DoH，它们对图像中的斑点进行检测，其步骤都可以分为以下两步：1）使用不同的生成或模板，并对图像进行卷积运算；2）在图像的位置空间与尺度空间中搜索LoG与DoH响应的峰值。
PC端如何实现图片局部识别
PC端如何实现图片局部识别
现在进行图片局部识别，有很多都是使用手机软件，或者是微信小程序等，那在电脑上怎么实现图片局部识别呢？下面小编给大家分享电脑上进行图片局部识别的方法吧。
步骤一：打开迅捷OCR文字识别软件，点击上方的“快速识别”功能。
步骤二：点击软件左上角的“添加文件”，把图片添加进去。
步骤三：在软件的左下方修改“输出目录”。
步骤四：点击图片下方的第二个按钮“建立选区”，在图片需要识别的地方建立选区，松开鼠标，便可自动识别。
步骤五：识别成功的图片文字会在软件的右上方显示。
步骤六：点击软件右下方“保存为TXT”，就可以把识别出来的文字保存到txt文档里了。
在电脑上实现图片局部识别就这几步就可以完成了，比在手机上方便多了，学会的朋友赶紧去试试吧。
电脑中的图片如何提取文字
电脑中的图片如何提取文字
电脑中的图片如何提取文字呢？我们在使用电脑办公的时候经常处理到一些图片文件，有时候需要整理图片上的文字信息，图片上的文字是不可以复制粘贴，所以这个时候就需要用到提取图中文字的方法了，下面就带大家来了解下具体的操作方法。
使用工具：迅捷OCR文字识别软件。
软件介绍：这款软件可以将不同文件格式的图片转换成可编辑的文本形式，支持JPG、PNG、BMP格式的图片，还可以实现CAJ、PDF 文件的转换，精准识别、自动解析、完美还原、超强纠错是这款软件的特点，所以如果你想要对电脑中的图片进行提取文字的话，OCR 文字识别软件https:///ocr就可以帮你解决这个问题了。
操作步骤：
1、接下来要使用到一款迅捷OCR文字识别软件，电脑中没有这
款软件的话可以去浏览器中搜索下载一个。
2、打开软件，会出来这样一个页面，我们点击退出按钮退出该页
面，接着点击软件上方图片局部识别功能。
3、来到图片局部识别页面，点击“添加文件”将需要识别的图片添
加进来。
4、图片添加进来之后，点击图片下方的第二个小工具在图片上框
选出想要识别的文字范围，框选完就会自动去识别了。
5、待识别完成后文字就会显示在右边区域去了，如果你想将识别
出来的文字翻译成其它文字的话就可以点击这个下拉款选择好想要翻译成的语种，再点击“点击翻译”按钮就好了。
6、接下来点击图片下方保存为TXT就可以将提取出来的文字保
存到TXT里面，这样整个步骤就完成了。
这种方法是不是很简单呢？你们学会了没有呢？下次有遇到这种问题时可以按照上述的方法去操作一下哦！。
第二课 图像的局部处理（教案）
第二课图像的局部处理课时教学设计课题第二课图像的局部处理单元第一单元学科信息技术年级七年级学习目标1、学会运用选框工具绘制图形。
2、学会运用选框工具获取局部图形以及羽化边缘的操作。
3、学会运用套索工具获取局部图像。
4、学会运用魔术棒工具获取局部图像。
5、学会根据具体情况选择合适的工具获取局部图像。
重点学会运用选框工具、套索工具、魔棒工具获取局部图像难点灵活根据具体情况选择合适的工具获取局部图像。
教学过程教学环节教师活动学生活动设计意图导入新课1、知识回顾：上节课我们学习的裁切工具（裁剪图像的某部分内容）及其对调整图像的大小。
同学们还记得裁切工具的图标吗？还记得如何进行调整图像的大小操作吗？2、给出三幅进行局部处理的图片。
今天我们要进一步学习对图像任意选区的处理。
下面我们来了解一下Photoshop中的选取工具。
教师问，学生回答。
引出今天学习主题。
看看上一节课学生的掌握情况。
讲授新课一、选框工具1、工具简介选框工具用于选择矩形和圆形。
右击选框工具，就会弹出矩形、椭圆、单行、单列四种选框工具。
选定一种工具后，鼠标会变成“十”字形状，按住鼠标左键拖动，形成的矩形（椭圆形）虚线框就是学生听取教师的讲解，了解位图和矢量图的区别以及生活哪些是位图、哪些是矢量图借助图表，有助于教师讲解，以及便于学生理解和掌握。
更进一步掌握常见的位图格式。
选择的区域，简称“选区”。
如要取消选区，单击图片中选区以外的地方即可。
2、实例操作例1使用选框工具，绘制图形，填充颜色。
操作步骤：第一步：单击菜单【文件（F）】—【新建（N）】，新建图像文件，设置图像宽度600像素，高度300像素。
第二步：使用椭圆选框工具（矩形选框工具-右击-椭圆选框工具），在画布上画圆（按下Shift画圆，否则画椭圆）。
画布上出现的闪烁的虚线框，虚线框内就是选区。
如图第三步：选择油漆桶工具，设置前景色，给选区填充颜色。
第四步：使用矩形选框工具，画长方形选区。
文字识别软件可以进行图片局部识别吗？
文字识别软件可以进行图片局部识别吗？
大学上课的时候，学生们都会利用手机在课堂上把老师讲的PPT课件拍下来，用来课后复习做笔记。
但是坐在后面远一点的同学拍起照来可能会把其他东西拍进去，所以在用文字识别软件来识别课件的时候，能不能进行图片局部的识别呢？答案是可以的，我们来看看具体怎么操作吧！
我们选择一款网上评价比较好的迅捷OCR文字识别软件，这款软件功能挺多的，可以进行极速识别、OCR文字识别、票证识别、语音识别、文档翻译这些功能。
我们点击【OCR文字识别】，接着可以看到有很多种选项可以选择，这时候，点击“图片局部识别”即可。
这个功能是为了更加快速准确地识别出图片中的文字，图片的二次截取，让识别更准确！点击进去后，上传图片到界面。
可以直接拖拽，或者点击“上传图片”这个蓝色的按钮。
进入界面后就可以拖动方框，截取所需要识别的内容，然后就可以准确地识别出来在右边的区域。
设置一下底下的参数，比如待会要导出识别结果时候的文件格式，可以设置DOCX DOC 或者TXT，然后导出目录可以更改一下，放在电脑桌面会更好，待会找的时候更容易。
完成以上操作就可以点击“导出识别结果”啦！
看完上述介绍，你还会问“文字识别软件可以进行图片局部识别吗？”这个问题了吗？相信你也已经学会操作了吧！。
基于深度学习的图像局部模糊识别
基于深度学习的图像局部模糊识别
杨滨;张涛;陈先意
【期刊名称】《应用科学学报》
【年(卷),期】2018(036)002
【摘要】数字图像中常用模糊操作隐藏或抹去篡改的痕迹.为此,针对常用的高斯模糊、均值模糊及中值模糊操作的识别问题,构建了一种卷积神经网络模型,并给出其网络拓扑结构.在传统的卷积神经网络模型中添加一个信息处理层,提取出输入图像块的滤波频域残差特征,以提高网络模型对一次滤波与二次滤波操作的识别性.实验结果表明,所提方法的准确率较以往传统方法有较大提升,且泛化性能优越,能检测出主流的线性和非线性滤波操作.
【总页数】10页(P321-330)
【作者】杨滨;张涛;陈先意
【作者单位】江南大学设计学院,江苏无锡214122;江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏无锡214122;江南大学物联网学院,江苏无锡214122;南京信息工程大学计算机与软件学院,南京210044
【正文语种】中文
【中图分类】TP309
【相关文献】
1.基于2-邻域局部结构的矢量图符号模糊识别方法 [J], 谢艳文;张慧
2.基于深度学习局部与非局部信息的单幅图像超分辨率重建 [J], 翟森; 任超; 熊淑
华; 占文枢
3.基于深度学习的非局部注意力增强网络图像去雨算法研究 [J], 盖杉;王俊生
4.一种基于深度学习的非局部均值图像降噪方法 [J], 刘建宾;刘保中
5.基于深度学习的双阈值图像局部分块视觉跟踪 [J], 韩开旭;袁淑芳
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
人脸识别技术的特征提取方法
人脸识别技术的特征提取方法随着科技的进步和人工智能的发展，人脸识别技术正逐渐渗透到我们的生活中。
无论是手机解锁、身份验证还是安防监控，人脸识别技术都发挥着重要的作用。
而在人脸识别技术中，特征提取是其中最关键的一步。
特征提取是指从人脸图像中提取出具有代表性的特征，以便于后续的比对和识别。
目前，常用的人脸特征提取方法主要有以下几种。
一、几何特征法几何特征法是最早被应用于人脸识别的方法之一。
它基于人脸的几何结构，通过测量和计算人脸的关键特征点之间的距离、角度等几何属性来表示人脸特征。
例如，眼睛之间的距离、眉毛的弯曲程度等。
然而，几何特征法对于光照、表情等因素的干扰较大，容易导致误识别。
二、局部特征法局部特征法通过提取人脸图像中的局部特征区域，如眼睛、鼻子、嘴巴等，来表示人脸特征。
这种方法不仅可以减少光照和表情的影响，还能够提高人脸识别的准确性。
常见的局部特征提取方法包括局部二值模式（LBP）和局部特征统计（LTP）等。
这些方法通过对局部区域的纹理和结构进行分析，从而得到具有代表性的特征。
三、基于图像变换的方法基于图像变换的方法通过将人脸图像进行变换，从而得到一组能够表示人脸特征的变换系数。
常见的图像变换方法包括离散余弦变换（DCT）、小波变换等。
这些方法能够提取出人脸图像的频域信息，从而对光照、表情等因素具有较强的鲁棒性。
四、深度学习方法近年来，深度学习方法在人脸识别领域取得了突破性进展。
深度学习方法通过构建深度神经网络，从大量的人脸图像中自动学习到具有代表性的特征。
其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一。
通过多层卷积和池化操作，CNN能够有效地提取出人脸图像中的特征，并且对光照、表情等因素具有较强的鲁棒性。
综上所述，人脸识别技术的特征提取方法多种多样，每种方法都有其优缺点。
在实际应用中，我们需要根据具体的场景和需求选择合适的特征提取方法。
未来，随着技术的不断进步和算法的不断优化，人脸识别技术的特征提取方法将会更加精确和可靠，为我们的生活带来更多便利和安全。
基于局部区域LBP特征的人脸识别研究
局 部二 值 模 式 ） 取 的 人 脸识 别方 法 。用 积 分 投 影 法 在 表 情 图像 上 定 位 出 眉 毛 、 睛 、 子 和 嘴 巴这 些 特 征 点 的 位 提 眼 鼻 置 ， 据 这 些 特 征 点 的位 置确 定 这 些 特 征 部 件 所 在 子 区域 ， 后 对 这 些 子 区 域 进 行 不 同 的 分 块 ， 取 各 子 区域 的 局 根 然 提
ｆ ｍ ｎ ） ｆ ｍ０ Ｓ ，ｏ Ｓ） （ ， 一 （ ＋ ｘ ＋ ． （） ３
将其分 别沿 水平 和垂 直 方 向进 行 积 分 投影 ， 而得 从
到两个 方 向上 的积分投 影 向量 ： 水 平积 分投影
Ｍ
方 法首 先计 算 图像 中每 个像 素与其 局部 邻域 点在灰
Ｗ ＡＮ Ｇ ｎ， ａ － ｕ，ＤＥＮＧ Ｄａ ＬＩ Ｈ ｏ ｒ Ｃｈｕ － ｅ ｎｗ ｉ
（ ｐ ｒｍ ｅ ｔ ｏ Ｉ ｆ ｒ ｔ ｎ Ｅｎ ｉ ｅ ｒ ｇ ａ ｄ Ｃｏ ｕ ｅ ｃ ｎ ｌ ｇ ｆ Ｈ ｕ ｒ ｉ Ｃｏ ｌｇ ， Ｎｏ ｔ ｅ ｓ ｔ ｏ ｅ ｍ Ｄｅ ａ ｔ ｎ ｆ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｇ ｎ ｅ ｉ ｎ ｍｐ ｔ ｒ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙ ｏ ｏ ｎ ａ ｕ ｌｅ ｅ ｒ ｈ ａ ｔ Ｐｅ ｒ ｌｕ Ｕｎ ｖ ｒ ｉ ， ｉ ｅ ｓｔ ｙ
的权 系数 ２ ， 可 以得 到 一个 对 应 该 的唯 一 的 则 Ｌ Ｐ编 码 ： Ｂ
７
像进行 规则 分块 ， 整个 人 脸 平 均 划分 为 多 个 大小 把
相同、 互不 重叠 的分 块 ， 取 各个 分块 的 Ｌ Ｐ直 方 提 Ｂ
觉、 模式识 别 、 心理学 、 知科学 等 ， 中一些 学科 本 认 其
身 就处 于探索 阶段 ， 它们 的理论 和方法 仍有 待完 善 ； 此外 ， 没有 统 一 的表 情库 ， 也难 于对各 种识别 方法 进 行 比较 和判 断 。 目前 ， 于人脸 表情识 别 的方法 有 ： 用
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
图片局部识别的方法
图片局部识别的方法有哪些呢？现在社会信息的发展，有很多信息都是以图片的形式展现的，我们在工作中，碰见需要的图片信息，我们可以使用图片文字识别，但是如果图片信息只有一部分才是我们需要的呢？这样的话，我们就要对图片进行局部识别了，下面小编来分享一下图片局部识别的方法。
操作步骤：
1.打开百度，搜索迅捷办公，找到迅捷OCR文字识别软件，点击
下载安装。
2.点击软件界面上方的“图片局部识别”按钮；
3.软件界面的左上角有“添加文件”按钮，添加图片，注意图片的格
式哦；
4.图片添加成功后，在图片的下方有四个按钮分别是：图片移动、
建立需要识别的选区、放大照片、缩小照片，根据自己的要求来
使用；
5.点击第二个“选区功能”按钮，在图片上建立需要识别的选区，松
开鼠标，便会自动开始识别；
6.图片识别成功后，识别出的文字会在软件的右上方显示；
7.点击软件右下角的“保存TXT”,便可把识别出的图片文字保存txt
文档了。
以上便是图片局部识别的方法了，大家学会了吗？这个方法操作编辑、高效，学会的朋友们赶紧去试试吧。
迅捷OCR文字识别：https:///ocr。