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对一张图片进行特征提取的具体算法和程序。越具体越好。感谢例如

发布时间:2019-06-06 23:27 来源:未知 编辑:admin

  对一张图片进行特征提取的具体算法和程序,越具体越好,感谢例如算出图像的形状,长宽之类的,我觉得对图片特征提取的体术法并没有什么具体算法,因为每个相机照出来的图片,它的放大缩小都是不一样的,不可能从一个图片算出一个图像的长宽高,只能够算出一个大概的长宽高,如果要算出非常准确的茶膏,只能用一些红外测距仪,还有某些特定的仪器才能构测量出,一些建筑物的长宽高不能够从一个图片上面去算出一个建筑物的长宽高的是根本没法算出来的。

  此外,还有大量根据原著单篇作品改编的影视作品,如《阴阳判官》、《花姑子》、《龙飞相公》、《白秋练》、《鬼妹》、《连琐》、《侠女》、《香玉》、《阿绣》、《画皮》、《聊斋狐仙》、《非狐外传》、《捉妖记》等。 [9] 作品评价编辑

  展开全部一)特点:纹理特征也是一种全局特征,它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质.但由于纹理只是一种物体表面的特性,并不能完全反映出物体的本质属性,所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的.与颜色特征不同,纹理特征不是基于像素点的特征,它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算.在模式匹配中,这种区域性的特征具有较大的优越性,不会由于局部的偏差而无法匹配成功.作为一种统计特征,纹理特征常具有旋转不变性,并且对于噪声有较强的抵抗能力.但是,纹理特征也有其缺点,一个很明显的缺点是当图像的分辨率变化的时候,所计算出来的纹理可能会有较大偏差.另外,由于有可能受到光照、反射情况的影响,从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实的纹理.

  例如,水中的倒影,光滑的金属面互相反射造成的影响等都会导致纹理的变化.由于这些不是物体本身的特性,因而将纹理信息应用于检索时,有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”.

  在检索具有粗细、疏密等方面较大差别的纹理图像时,利用纹理特征是一种有效的方法.但当纹理之间的粗细、疏密等易于分辨的信息之间相差不大的时候,通常的纹理特征很难准确地反映出人的视觉感觉不同的纹理之间的差别.

  (1)统计方法统计方法的典型代表是一种称为灰度共生矩阵的纹理特征分析方法Gotlieb 和 Kreyszig 等人在研究共生矩阵中各种统计特征基础上,通过实验,得出灰度共生矩阵的四个关键特征:能量、惯量、熵和相关性.统计方法中另一种典型方法,则是从图像的自相关函数(即图像的能量谱函数)提取纹理特征,即通过对图像的能量谱函数的计算,提取纹理的粗细度及方向性等特征参数

  所谓几何法,是建立在纹理基元(基本的纹理元素)理论基础上的一种纹理特征分析方法.纹理基元理论认为,复杂的纹理可以由若干简单的纹理基元以一定的有规律的形式重复排列构成.在几何法中,比较有影响的算法有两种:Voronio 棋盘格特征法和结构法.

  模型法以图像的构造模型为基础,采用模型的参数作为纹理特征.典型的方法是随机场模型法,如马尔可夫(Markov)随机场(MRF)模型法和 Gibbs 随机场模型法

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