基于空间金字塔匹配的场景分类MATLAB实现

这段Matlab代码由Soumajyoti Sarkar编写，是2014年Tagme机器学习竞赛的一部分，执行多类对象分类。为了成功运行该代码，请确保将vlfeat软件和libsvm软件添加到Matlab的PATH变量中，或者通过Matlab窗口中的File->Set Path GUI选项设置它们的路径。随后，准备训练数据集，并通过运行HistogramListGlobal_HOG.m获取所有训练图像的串联HOG直方图，然后将输出存储在HOG_model文件夹中。接着，通过运行encoder_classify.m获取所有训练图像的串联SIFT直方图，将输出存储在SIFT_model文件夹中。最后，通过运行spatial_pyramid.m获得所有训练图像的空间金字塔表示。

利用图像金字塔捕获不同尺度的特征 在金字塔层级提取SIFT局部特征 按空间区域聚合特征形成特征表示 构建空间金字塔模型，表示特征在不同空间位置上的分布

DeepPyramid DPM是我们CVPR 2015论文的代码，由Ross Girshick等人开发。该代码实现了可变形零件模型（DPM）在深特征金字塔的顶部，并利用潜在SVM进行训练。这一工作在技术进步的推动下完成，作者包括Ross Girshick、Forrest Iandola、Trevor Darrell和Jitendra Malik，他们提出了深度学习模型与可变形部件模型的融合理念。Deep Pyramid DPM使用MIT许可证发布。

这是用Python编写的生成5级高斯金字塔和拉普拉斯金字塔的代码。通过连接这些图像来显示金字塔结构。尽管当前在OpenCV中无法直接显示金字塔图像，这段代码提供了一个可行的方法，并支持图像的2D FFT进行空间频率分析。

金字塔算法要求输入数据向量的长度必须为 2 的整数次幂。如果长度不满足要求，可以通过在数据向量末尾添加 0 来扩展向量长度（最终长度 L 等于 2 的幂次方）。 金字塔算法的每个变换都包含两个函数。第一个函数用于数据平滑，例如求和或加权平均。第二个函数执行加权差分，用于提取数据的细节特征。这两个函数作用于数据向量 X 中的数据点对 (x2i, x2i+1)。 每一次变换都会生成两个长度为 L/2 的新数据集，分别代表输入数据的平滑版本（低频信息）和细节版本（高频信息）。这两个函数递归地作用于新生成的数据集，直到最终数据集的长度为 2。 最终迭代得到的所有数据集中选择的值，构成了数据变换的小波系数。

matlab开发-高斯金字塔平面图。创建图像金字塔并进行重建。

该matlab函数能够将输入图像按照指定层级进行金字塔分解。

介绍了基于镜像金字塔和非重叠校准方法的视频拼接系统，解决了市场上全景相机无法在非零视差角下无缝拼接靠近相机物体的问题。传统的实时拼接技术需要几何形状信息和手动查找重叠区域特征点，而提出了一种通过标定创建镜像全景实时拼接系统的方法。新方法通过简单的四个固定校准图案完成校准，有效解决了狭窄重叠区域的问题。文章还讨论了实时视频拍摄中捕捉特写镜头的重要性。

我为我的MSc创建了此代码，处理油藏图像数据，以了解Portilla等人提出的工作流程。尽管Portilla的原始代码运行良好，但理解每个步骤非常困难，因为缺乏注释和可理解的变量名。经过几周的研究和单独实现，我实现了所有功能，并尽可能多地引用了原始文件。我的代码和Portilla的原始代码测试结果完全相同。