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利用颜色和GLCM纹理特征对云进行分类。

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简介：
基于2010年发表的一篇名为《automatic cloud classification of whole sky images》的学术论文中提出的特征提取技术，成功地获得了包含12个维度的特征数据，随后这些特征被用于两种分类器的训练与应用：分别是som聚类分类器以及svm分类器。

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  • 基于颜色和GLCM纹理特征的云分类方法
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    本文提出了一种结合颜色与灰度共生矩阵(GLCM)纹理特征的云分类方法，旨在提高不同种类云层图像自动识别精度。通过提取有效特征并利用机器学习算法实现高效分类。 根据2010年文献《automatic cloud classification of whole sky images》中的特征提取方法，我们提取了12维特征，并使用som聚类分类器和svm分类器进行分类。
     
  • 利用GLCM进行纹理分类
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    本研究运用灰度共生矩阵(GLCM)技术，深入分析并提取图像中的纹理特征，旨在提高不同表面材料或区域的自动分类精度与效率。 此函数用于对纹理图像进行分类：可以计算纹理图像的灰度共生矩阵，并执行PCA分析，从而实现纹理图像的分类。
     
  • 使用纹理和颜色特征进行图像分割的C++代码下载
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    这段C++代码利用了先进的图像处理技术，通过分析纹理与色彩特性实现高效精准的图像分割。适用于研究及开发领域，助力视觉识别任务。 该提案旨在通过在图像中查找感兴趣的对象来改进算法。一张图片可能包含许多不同姿态的物体；因此，直接使用分类器处理整个图像是不可行的。我们首先需要分割图像并提取单个对象，以便提供一个局部区域作为分类器输入，并最终识别出感兴趣的物体。基于定义的基本特征，我们可以缩小可用分类器的选择范围。 大多数现有的库提供了仅依赖分水岭、图形切割等方法进行自动图像分割的功能，但这些方法并未考虑纹理属性的影响。本周我们分析了两个简单却非常关键的特征：纹理和颜色。利用这两个特性，我们已经开发了自己的图像分割算法。首先，实现了一种基于相似颜色区域组合的方法。由于在RGB色彩空间中定义距离度量较为困难，我们将图像转换为HSV色彩空间以方便地使用简单的度量来评估颜色相似性。 选择随机点作为起始位置进行区域增长，并根据颜色相似性的标准将像素合并在一起。完成此步骤后，我们得到一个基于颜色的粗略分割结果。接下来，确定单个像素的梯度方向并将重叠20x20像素的小块分组以形成纹理模式。通过考虑每个梯度方向出现频率来定义区域纹理，并对其进行统计测量（如均值、方差、密度和众数），以便更好地量化并比较不同区域间的差异性。 以上技术手段为我们实现图像分割提供了坚实的基础，有助于在复杂背景下识别感兴趣对象的位置与形状特征。
     
  • GLCM, GLDS, LBP, GMRF 和 Gabor 纹理特征.zip
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    该资料包含五种常用图像纹理特征提取方法（GLCM、GLDS、LBP、GMRF和Gabor）的相关代码与实例，适用于计算机视觉及模式识别领域的研究与学习。 GLCM（灰度共生矩阵）、GLDS（灰度线性递减统计量）、LBP（局部二值模式）、GMRF（高斯马尔可夫随机场）以及Gabor滤波器是一些常用的纹理特征提取方法，希望这些信息能对大家有所帮助。
     
  • 利用聚类算法提取颜色特征
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    本研究探讨了如何运用聚类算法从图像中有效提取颜色特征，旨在为图像处理和计算机视觉领域提供一种新的色彩分析方法。 基于聚类算法的颜色特征提取方法可以有效地从图像中抽取颜色属性。这种方法利用数据点之间的相似性将它们分组到不同的簇内，从而便于分析特定颜色的分布模式或识别主要色调。通过这种方式，我们可以深入理解视觉内容中的色彩组成，并应用于诸如图像分类、目标检测和风格化等领域。
     
  • Matlab中常用的纹理特征提取方法(GLCM, GLDS).zip - 纹理特征与灰度共生矩阵(GLCM)
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    本资源详细介绍并提供了在MATLAB环境下进行图像处理时常用到的两种纹理特征分析技术——灰度共生矩阵（GLCM）和灰度线性递推（GLDS），帮助用户深入理解及应用这两种方法。 完整代码，只需更改路径即可实现图像在MATLAB中的灰度差分统计功能。
     
  • OpenCV特征提取代码：纹理、形状和颜色
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    本项目提供使用OpenCV库进行图像处理的示例代码，涵盖基于纹理、形状及颜色特性的特征提取技术，适用于计算机视觉研究与应用。 在OpenCV中进行特征提取的代码可以用于识别图像中的纹理、形状和颜色特性。这些特性的提取对于计算机视觉任务至关重要，如物体分类与场景理解。以下是对上述内容的一个概括性描述： 如何使用OpenCV编写代码来提取图片中的纹理、形状以及色彩信息？此类操作在构建更复杂的机器学习模型时非常有用，能够帮助识别图像中特定的模式和结构。 请参考相关文档或教程获取具体实现方法。
     
  • 利用MATLAB进行图像纹理特征提取
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    本研究探讨了使用MATLAB软件平台进行图像纹理特征自动化的高效方法和技术，旨在提高图像分析准确性。 基于MATLAB的图像纹理特征提取方法利用灰度共生矩阵来分析纹理特征。
     
  • 颜色与纹理的图像特征提取
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    本研究专注于从复杂图像中有效提取颜色和纹理特征，旨在提升图像识别及分类技术的应用效果。 特征提取涉及对图像进行的基本处理方法以及一些典型的特征提取技术的描述。