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图像特征提取的代码实现（包括HOG、LBP、Haar、Hu矩和Zernike矩）

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简介：
本项目致力于多种经典图像特征提取方法的Python代码实现，涵盖HOG、LBP、Haar特征及形状描述子如Hu矩与Zernike矩，为计算机视觉任务提供强大工具。 这段文字描述了一个图像特征提取的代码库，包含了LBP、HOG、Haar、Zernike矩以及Hu矩等多种特征提取方法，并且提供了一个详细的.h文件来指导如何调用这些功能。该程序使用C语言或OpenCV编写。

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  • 图像特征提取的代码实现（包括HOG、LBP、Haar、Hu矩和Zernike矩）
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    本项目致力于多种经典图像特征提取方法的Python代码实现，涵盖HOG、LBP、Haar特征及形状描述子如Hu矩与Zernike矩，为计算机视觉任务提供强大工具。 这段文字描述了一个图像特征提取的代码库，包含了LBP、HOG、Haar、Zernike矩以及Hu矩等多种特征提取方法，并且提供了一个详细的.h文件来指导如何调用这些功能。该程序使用C语言或OpenCV编写。
     
  • OpenCV中的Hu矩特征提取
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    简介：本文探讨了在OpenCV中实现图像识别与形状分析时使用Hu矩特征提取技术的方法和应用，提供详细代码示例。 利用OpenCV计算图像的HU矩特征。
     
  • Hu_MV_Nicolas.rar_Hu不变矩_Hu矩特征提取_matlab_Hu矩特征_7个Hu矩_hu矩
    优质
    本资源包提供基于MATLAB实现的Hu矩特征提取代码，包括计算图像的七个基本Hu不变矩，适用于模式识别和目标分类等领域。 Hu的七个不变矩在图像处理领域，特别是在特征提取方面具有重要意义。本代码实现了计算并输出图像的7个不变矩的功能。
     
  • LBP-HOG特征提取资料.zip
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    本资料包包含针对图像处理与目标识别中广泛应用的LBP（局部二值模式）及HOG（方向梯度直方图）特征提取方法的相关文档、代码示例和实验数据，适用于研究学习。 HOG特征提取过程如下： 1. 计算水平和竖直方向的像素梯度矩阵Ix、Ty。 2. 根据计算结果得到图像对应的角（angle）和幅度（magnitude）矩阵。 3. 逐层遍历block、cell和pixel，计算每个像素点的直方图，并将这些直方图合并在一起。具体来说，首先在第一层中遍历整个图像中的所有blocks；然后，在第二层中对每一个block进行操作，将其划分为若干个cells；最后，在第三层中处理每一个cell内的各个pixels。 4. 对得到的所有像素点的特征向量使用L2-Norm归一化方法进行规范化，并设置一个0.2的截断值来防止过大的数值影响后续计算结果。接着再次执行一次L2-Norm标准化操作以确保最终输出满足要求。 对于LBP（局部二值模式）特征提取流程： 1. 将图像转换成灰度图。 2. 遍历每一个像素点，然后在其周围选取一个八邻域进行进一步处理。 3. 对于每个像素的8个相邻位置上的差分结果生成一个8位二进制数，并将其转化为单一的十进制数字作为该位置处LBP特征值。
     
  • 基于MATLAB的图像LBP特征提取源码实现
    优质
    本项目提供了一套使用MATLAB语言编写的代码，用于实现图像局部二值模式（LBP）特征的有效提取。通过该工具包，用户能够便捷地对图像进行分析和处理，进而应用于人脸识别、纹理分类等领域。 在MATLAB中实现提取图像的LBP特征的方法应该是简单且易于操作的。希望下面的内容可以帮助你完成这一任务： 1. 首先确保安装了必要的工具箱或库来支持LBP算法。 2. 使用MATLAB提供的函数或者编写自己的代码来计算局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）特征。 3. 对于简单的实现，可以参考官方文档和示例代码以快速上手。 请根据上述指导进行操作。
     
  • 从图像中提取Haar特征
    优质
    简介：本文介绍了一种基于Haar特征的图像处理技术，详细阐述了如何从图像中高效地提取这些特征，为后续的人脸检测等应用奠定基础。 针对输入图像提取其Haar特征的代码可以与大家分享。以下是可运行的示例代码：（此处省略了具体的代码内容及链接分享）
     
  • Haar特征提取代码.zip
    优质
    本资源包提供了一段用于计算机视觉任务中的Haar特征提取的代码。适用于人脸检测等应用场景，帮助开发者快速实现目标识别功能。 针对一张50*50大小的图片进行Haar特征提取可以得到160,000个特征值。在MATLAB环境下可以通过编写代码来动态展示这一过程；而在Python中，实现Haar特征提取通常包含三个步骤：首先计算积分图（integral image），其次确定所有相关的矩形坐标集，最后利用这些信息从积分图快速获取每个Haar矩形的特征值。
     
  • 关于中心矩、原点矩、Hu矩和Zernike矩的简介
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    本文简要介绍了统计学与图像处理中常用的几种矩特征，包括用于描述数据分布特性的中心矩与原点矩，以及在形状分析与识别领域发挥重要作用的Hu矩和Zernike矩。 自己整理了关于矩的相关文档，特别是针对HU矩和Zernike矩的部分。网上的很多博客资料存在不完整或错误的问题，因此我进行了核对并将其整理成了笔记。
     
  • LBP特征提取的MATLAB代码-TCH-CNN：CNN实现
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    这段内容介绍了一个基于MATLAB环境开发的LBP（局部二值模式）特征提取程序，并结合TCH-CNN模型进行卷积神经网络(CNN)的应用与实现。 TCH-CNN代码涉及CC-Cruiser情报代理项目，包括晶状体的自动定位、自动筛查以及小儿白内障的三角度分级。该项目还包含了四种经典的特征提取方法（LBP、SIFT、小波变换及颜色和纹理特征）与支持向量机(SVM)分类器。 对于自动切割，“cut.m”是启动文件，可以在MATLAB中执行，并展示了自动切割前后的代表性样品。 /Classic_feature_code 文件夹包含用于实现四种经典特征提取方法（LBP、SIFT、小波变换及颜色和纹理特征）的代码。 /SVM_classifier_code 文件夹则包含了支持向量机分类器的相关代码。所有深度学习卷积神经网络的代码都是在Ubuntu14.04 64位系统上使用CUDA框架下的Caffe环境中执行。 /DL-Sourcecode/createdata文件夹中包含用于一次训练和测试的数据集，其中训练与测试记录分别保存为test.txt 和 train.txt。脚本“create_imagenet.sh”也是此项目的一部分。