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  • 提取图像的lbp特征,使用matlab实现,简单易操作 提取图像的lbp特征,使用matlab实现,简单易操作
  • matlab图像特征提取

    2013-11-13 18:37:45
    好用的matlab图像处理程序,主要是特征提取方面的
  • matlab 图像特征提取代码~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
  • 基于Matlab特征提取实现图像读取、选定区域的剪切、单色化、灰度化、通过阈值设置提取标志点及对图像显示和保存
  • 本代码可以实现matlab中的图像纹理特征提取图像处理速度较快,处理效果较好。
  • matlab特征提取

    2018-11-21 23:54:03
    matlab特征提取代码,多种特征信号,用于分类识别等
  • MATLAB实现HOG特征提取

    2020-09-29 05:00:16
    本程序使用matlab实现图像HOG特征提取,效果不错
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  • 一个很赞的sift特征提取matlab程序,这里面的函数都是自定义的,可以实现两幅图像的对应相同点的连接,下通过sift特征匹配的
  • Matlab 图像特征提取

    万次阅读 2018-10-11 10:50:59
    图像处理过程中,尤其是图像相似度的匹配,在图片量比较小的情况下,深度学习的效果往往达不到期望,所以需要利用传统图像处理的方法,对图像特征进行提取,常用的方法有lbp,hog,sift,surf。 lbp算法主要是对图片...

    在图像处理过程中,尤其是图像相似度的匹配,在图片量比较小的情况下,深度学习的效果往往达不到期望,所以需要利用传统图像处理的方法,对图像特征进行提取,常用的方法有lbp,hog,sift,surf。

    lbp算法主要是对图片纹理特征进行提取,一旦图片旋转,平移或者缩放,所提取的lbp特征就会发生很大变化。

    hog算法主要是对图片形状特征进行提取,一旦图片旋转,平移或者缩放,所提取的lbp特征就会发生很大变化。

    sift算法具有尺度不变性,一旦图片旋转,平移或者缩放,所提取的sift特征依然能得到很好的保留。

    surf是对sift算法的改进,运行速度比sift更快,个人感觉效果更好。

    展开全文
  • matlab中haar特征提取

    2018-05-06 20:13:07
    matlab中haar特征提取,包括计算积分图,补0操作,和利用积分图计算haar特征
  • WORD 格式 -- 可编辑 %直接帧间差分计算阈值并进行二值化处理... %读取背景图片 Im2 = double(imread'lena.TIF; % 读取当前图片 [X Y Z] = size(Im2; % 当前图片的各维度值 DIma = zeros(X,Y; for i = 1:X for j = 1
  • 简单图像显著性特征提取matlab代码,代码仅有几行,很容易实现,效果比较明显。
  • 利用MATLAB提取各种纹理特征
  • Matlab提取图像的形状、纹理、颜色特征,其中纹理特征是用灰度梯度共生矩阵来实现
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  • MATLAB提取SIFT特征

    2019-04-24 20:09:59
    MATLAB提取SIFT特征
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  • Gabor提取图像特征原理及其matlab实现
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  • Forstner算子是Forstner(1986)在研究基于特征的影像匹配时提取的兴趣算子,该算子本身也具有吸引人的特征,因为它不仅能找到具有精确视察的点,同时它还能确定由任意数量和方向的边缘所形成的角点及圆、圆形影像片与...

    Forstner算子是Forstner(1986)在研究基于特征的影像匹配时提取的兴趣算子,该算子本身也具有吸引人的特征,因为它不仅能找到具有精确视察的点,同时它还能确定由任意数量和方向的边缘所形成的角点及圆、圆形影像片与圆环的中心。

    代码(参考超人琪的博客):

    F=imread('2053146.jpg');
    f=rgb2gray(F);
    figure(1);
    imshow(F);%显示原始标准影
    %判断是否为彩色图像,是彩色则转换为灰度图像
    [x,y,z]=size(F);
    
    figure(2);
    imshow(f);%显示灰度图像
    
    %lever=graythresh(pic_gray);%二值图像的阈值
    f2=im2bw(f,0.9);%把灰度图像转换成二值图像,阈值可调
    figure(3);
    imshow(f2);
    
     
    %第一步:先用4个方向的差分算子提取初选点
    result=zeros(x,y);%特征提取结果
    for i=2:x-1
        for j=2:y-1
            dg1=abs(f2(i,j)-f2(i+1,j));
            dg2=abs(f2(i,j)-f2(i,j+1));
            dg3=abs(f2(i,j)-f2(i-1,j));
            dg4=abs(f2(i,j)-f2(i,j-1));
            dg=[dg1,dg2,dg3,dg4];
            temp=sort(dg);%对四个差分算子进行升序排列
            if temp(3)==1%有任意两个大于阈值,则该像素有可能是一特征点
                result(i,j)=255;%是初选点
            else
                result(i,j)=0;%不是初选点
            end
        end
    end
    figure(4);
    imshow(result);
    
     
    %第二步:在以初选点为中心的3*3窗口中计算协方差矩阵与圆度
    f3=zeros(x,y);%权重矩阵
    Tq=0.8;%阈值,可设置
    for i=2:x-1
        for j=2:y-1
            if result(i,j)==255%如果是初选点
                gu2=0.0;
                gv2=0.0;
                guv=0.0;
                for ii=i-1:i
                    for jj=j-1:j
                        gu2=gu2+(f2(ii+1,jj+1)-f2(ii,jj))^2;
                        gv2=gv2+(f2(ii,jj+1)-f2(ii+1,jj))^2;
                        guv=guv+(f2(ii+1,jj+1)-f2(ii,jj))*(f2(ii,jj+1)-f2(ii+1,jj));
                   end
                end
                    DetN=gu2*gv2-guv^2;
                    trN=gu2+gv2;
                    q=4*DetN/(trN*trN);
     
                %第三步:设点该阈值Tq,若满足则计算权值
                if q>Tq
                    f3(i,j)=DetN/trN;
                else
                    result(i,j)=0;
                end
            end
        end
    end
    figure(5);
    imshow(result);
    
     
    %第四步:以权值为基础,在一定窗口内抑制非最大候选点,取出局部极大值点
    w=5;%选择5*5的窗口
    W=floor(w/2);
    for i=W+1:x-W
        for j=W+1:y-W
            if result(i,j)==255
                f4= f3(i-W:i+W,j-W:j+W);
                f5=sort(f4(:),'descend');
                if f3(i,j)==f5(1)&&f3(i,j)~=f5(2);
                    
                else
                    result(i,j)=0;
                end
            end
        end
    end
    figure(6);
    imshow(result);
    
    

    运行结果:

     

     

     省略了中间的几张图片,运行代码就可以看见了。(尽量找一些质量较好的图片,不然到最后提取出的点很少)。

     

     

    展开全文
  • matlab提取图像的颜色特征 边界特征
  • 李元 200820707027 自动化工程学院 第 PAGE 1页 总 NUMPAGES 6页 6 特征选择 6.1 问题 对threethreelarge.m数据采用任意一种特征选择算法选择2个特征 6.2 思路 采用简单特征选择法simple feature selection approach...
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