算法效果比较博文
用于表示和量化图像的数字列表,简单理解成将图片转化为一个数字列表表示.特征向量中用来描述图片的各种属性的向量称为特征矢量.
参考
是一种算法和方法,输入1个图像,返回多个特征向量（主要用来处理图像的局部,往往会把多个特征向量组成一个一维的向量）.主要用于图像匹配（视觉检测）,匹配图像中的物品.
SIFT论文
原理
opencv官网解释
实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点),并计算出关键点的方向.SIFT所查找到的关键点是一些十分突出,不会因光照,仿射变换和噪音等因素而变化的点,如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等.
尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置、尺度、旋转不变量.
对现实中物体的描述一定要在一个十分重要的前提下进行,这个前提就是对自然界建模时的尺度.当用一个机器视觉系统分析未知场景时,计算机没有办法预先知道图像中物体的尺度,所以呢我们需要同时考虑图像在多尺度下的描述,获知感兴趣物体的最佳尺度.图像的尺度空间表达指的是图像的所有尺度下的描述.
KeyPoint数据结构解析
SURF论文
SURF是SIFT的加速版,它善于处理具有模糊和旋转的图像,但是不善于处理视角变化和光照变化.在SIFT中使用DoG对LoG进行近似,而在SURF中使用盒子滤波器对LoG进行近似,这样就可以使用积分图像了（计算图像中某个窗口内所有像素和时,计算量的大小与窗口大小无关）.都说到这里了大家应该明白,SURF最大的特点在于采用了Haar特征以及积分图像的概念,大大加快了程序的运行效率.
ORB算法综合了FAST角点检测算法和BRIEFF描述符.
算法原理
opencv官方文档
FAST只是一种特征点检测算法,并不涉及特征点的特征描述.
论文
中文版
①.：不具备旋转不变性.
ORB论文
OpenCV官方文档
ORB采用了FAST作为特征点检测算子,特征点的主方向是通过矩（moment）计算而来解决了BRIEF不具备旋转不变性的问题.
关于计算速度：
ORB是sift的100倍,是surf的10倍.
对图片数据、特征分布的一种统计
对数据空间(bin)进行量化
Kmeans
边缘：尺度问题-不同的标准差 捕捉到不同尺度的边缘
斑点 Blob：二阶高斯导数滤波LoG
SIFT\SURF
在一定的范围内,无论物体是大还是小,人眼都可以分辨出来.然而计算机要有相同的能力却不是那么的容易,在未知的场景中,计算机视觉并不能提供物体的尺度大小,其中的一种方法是把物体不同尺度下的图像都提供给机器,让机器能够对物体在不同的尺度下有一个统一的认知.在建立统一认知的过程中,要考虑的就是在图像在不同的尺度下都存在的特征点.
在早期图像的多尺度通常使用图像金字塔表示形式.图像金字塔是同一图像在不同的分辨率下得到的一组结果其生成过程一般包括两个步骤：
多分辨率的图像金字塔虽然生成简单,但其本质是降采样,图像的局部特征则难以保持,也就是无法保持特征的尺度不变性.
我们还可以通过图像的模糊程度来模拟人在距离物体由远到近时物体在视网膜上成像过程,距离物体越近其尺寸越大图像也越模糊,这就是高斯尺度空间,使用不同的参数模糊图像（分辨率不变）,是尺度空间的另一种表现形式.
使用LoG虽然能较好的检测到图像中的特征点,但是其运算量过大,通常可使用DoG（差分高斯,Difference of Gaussina）来近似计算LoG.
从上式可以知道,将相邻的两个高斯空间的图像相减就得到了DoG的响应图像.为了得到DoG图像,先要构建高斯尺度空间,而高斯的尺度空间可以在图像金字塔降采样的基础上加上高斯滤波得到,也就是对图像金字塔的每层图像使用不同的参数q进行高斯模糊,使每层金字塔有多张高斯模糊过的图像.
如下图,octave间是降采样关系,且octave(i+1)的第一张（从下往上数）图像是由octave(i)中德倒数第三张图像降采样得到.octave内的图像大小一样,只是高斯模糊使用的尺度参数不同.
对于一幅图像,建立其在不同尺度scale下的图像,也称为octave,这是为了scale-invariant,也就是在任何尺度都能有对应的特征点.下图中右侧的DoG就是我们构建的尺度空间.
近来不断有人改进,其中最著名的有 SURF（计算量小,运算速度快,提取的特征点几乎与SIFT相同）和 CSIFT（彩色尺度特征不变变换,顾名思义,可以解决基于彩色图像的SIFT问题）.
其中sift.detectAndCompute()函数返回kp,des.
该方法可以在特征点处绘制一个小圆圈.
用到了python库 Spleeter
抽象地了解下原理吧
参考文章是这篇：Spleeter: a fast and efficient music source separation tool with pre-trained models
原理文章是这篇 SINGING VOICE SEPARATION: A STUDY ON TRAINING DATA
粗略扫了一眼,原理主要是用U-Net进行分割,然后这个Python工具主要是利用了一个pre-trained的model.
参考链接：机器之心的一篇文章
纵轴表示频率（从0到10kHz）,横轴表示剪辑的时间.由于我们看到所有动作都发生在频谱的底部,我们可以将频率轴转换为对数轴.
可以对频率取对数.
感觉这个参数蛮有意思的
先对音频进行短时傅里叶变换
这里要注意理解怎么基于stft的结果来画频谱图
没太了解,感觉就大概知道有这么个量可以用到就行.
librosa.feature.spectral_centroid 计算信号中每帧的光谱质心：
① 先理解连续傅里叶变换
对连续函数进行离散采样
是先把一个函数和窗函数进行相乘,然后再进行一维的傅里叶变换.并通过窗函数的滑动得到一系列的傅里叶变换结果,将这些结果竖着排开得到一个二维的表象.
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