本文介绍了计算机视觉中的图像特征提取，包括灰度共生矩阵（GLCM）、方向梯度直方图（HOG）和局部二值模式（LBP），并提供了Matlab的实现示例。
图像特征提取分析及实现
图像特征提取是计算机视觉领域中的一项重要任务，其目的在于从图像中提取出具有代表性的特征以供后续的分类、识别等处理。本文将以 Matlab 作为主要的编程工具，介绍几种常用的图像特征提取方法及其实现。
- 灰度共生矩阵（GLCM）
灰度共生矩阵是一种描述灰度图像纹理信息的方法，其原理是基于灰度级之间的空间关系，通过计算像素之间的灰度共生概率来反映图像的纹理特征。
以下是一个简单的 GLCM 计算示例：
% 读入图像并转化为灰度图像
I = imread('peppers.png');
Igray = rgb2gray(I
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