图像特征提取的相关例题

最新推荐文章于 2024-05-15 05:06:47 发布
最新推荐文章于 2024-05-15 05:06:47 发布
阅读量643 收藏
点赞数
分类专栏： Matlab
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Elaine1998/article/details/69870759
版权
博客内容包含例4.1 - 1和例4.1 - 2，但未明确示例具体所指信息技术内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

例4.1-1
这里写图片描述

这里写图片描述

例4.1-2

  1. 这里写图片描述

这里写图片描述

C++——有关<map>的例题——单词翻译
McDonnell_Douglas的博客
07-05 1061
题目描述 众所周知，Mr.Zeng 不会说英语，他会使用 A 语言。因为我们的国家已经加入世贸组织，他感受到了压力，已经在开始学习英语。现在需要你用计算机来帮助他做一些翻译工作。 输入格式 输入 N（1≤N≤100005）个词典条目，每个字典条目占一行，分别包含一个英语单词、一个空格和一个该英语单词对应的A语言单词。词典中每个 A 语言单词出现一次。 接着一个空行。 然后
图像特征提取
sunfang3296289491的博客
04-04 1673
一、图像边缘检测原理：    边缘是指其周围像素灰度急剧变化的那些象素的集合，它是图像最基本的特征。边缘存在于目标、背景和区域之间，所以，它是图像分割所依赖的最重要的依据。由于边缘是位置的标志，对灰度的变化不敏感，,因此，边缘也是图像匹配的重要的特征。 边缘检测和区域划分是图像分割的两种不同的方法，二者具有相互补充的特点。在边缘检测中，是提取图像中不连续部分的特征，根据闭合的边缘确定区域。而在
模式识别 第7、8章 特征的选择和提取
qq_53826699的博客
12-16 5773
特征→ 特征空间：每一个特征对应特征空间的一个维度 ；特征越多，特征空间的维度越高 原则：在保证分类效果的前提下用尽量少的特征来完成分类基本概念（1）特征形成：由仪器直接测量出来的数值，或者是根据仪器的数据进行计算后的结果（2）特征选择：用计算的方法从一组给定的特征中选择一部分特征进行分类（3）特征提取：通过适当的变换把原有的D个特征转换为d（
ENVI5.3.1使用Landsat 8影像进行监督分类实例操作
热门推荐
PeanutbutterBoh的博客
11-02 6万+
遥感图像监督分类
模式识别 学习笔记：第八章 特征提取
mingo_敏
10-28 1万+
本系列博客主要是在学习《模式识别（张学工著 第三版）》时的一些笔记。 本文地址：http://blog.youkuaiyun.com/shanglianlm/article/details/494687971 引言1-1 问题从 D 个特征中选出 d (< D) 个新特征。1-2 目的 降低特征空间的维数，使后续分类器设计在计算上更容易实现； 为了消除特征之间可能存在的相关性，减少特征中与分类信息无关的信息
最全PCA-特征提取_pca特征提取(1)，腾讯面试算法题
最新发布
2401_85015332的博客
05-15 938
在前面的文章中，我们讨论了所谓的维数诅咒，表明在高维空间分类器倾向于过度拟合训练数据。接下来产生的问题是哪些特征应该保留，哪些应该从高维特征向量中删除。如果此特征向量的所有特征是统计独立的，可以简单地从这个向量中消除最小的判别特征。通过各种贪婪特征选择方法可以找到最小的判别特征。然而，在实践中，许多特征互相依赖或依赖于底层未知变量。因此，一个特征可以由一个值表示多种类型信息的组合。除去这样的一个特征将删除更多的信息。
MATLAB中关于图像特征提取相关内容
chengjunda22的博客
04-01 1万+
一、图像的边缘检测及edge函数的Prewitt和Ganny算子 ①图像的边缘：指其周围像素灰度急剧变化的那些像素的集合，他是图像最基本的特征。边缘存在于目标，背景和区域之间，所以，它是图像分割所依赖的最重要的依据。由于边缘是位置的标志，对灰度的变化不敏感，因此边缘也是图像匹配的重要特征。     边缘检测基本思想是先检测图像中的边缘点，在按照某种策略将边缘点连接成轮廓，从而构成分割区域。
一个小例题关于Java
tea_jasmine的博客
11-09 293
      @~~~~java语言做出如上图菜单，并能实现其中功能~~~~@： 解题思路： 1.首先打印出如图菜单； 2.想要循环显示菜单，并在无任何操作前都会显示一次菜单，想着使用do{...}while(); 3.对应菜单中的每一个功能都会实现相对应的方法，则使用switch(){...}方法； 注：switch方法表达式结果类型必定是byte，short，int，char； ...
单词翻译
Patrickpwq
04-06 415
题目描述众所周知，Mr.Zeng 不会说英语，他会使用 A 语言。因为我们的国家已经加入世贸组织，他感受到了压力，已经在开始学习英语。现在需要你用计算机来帮助他做一些翻译工作。输入格式输入 N（1≤N≤100005）个词典条目，每个字典条目占一行，分别包含一个英语单词、一个空格和一个该英语单词对应的A语言单词。词典中每个 A 语言单词出现一次。接着一个空行。然后是多达M（1≤M≤100005）个需...
特征提取（转自新浪博客：曹氏庄园里的阳光）
weixin_30562507的博客
03-11 469
特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 特征的定义至今为止特征没有万能和精确的定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算...
图像处理面试题
呆呆的猫的博客
10-07 1万+
1、给定0-1矩阵，求连通域。（遇到过N次，笔试面试都有，最好做到能徒手hack代码或者伪代码。） 2、写一个函数，求灰度图的直方图。 3、写一个均值滤波（中值滤波）。 4、写出高斯算子，Sobel算子，拉普拉斯算子等，以及它们梯度方向上的区别。 5、常用的特征提取方法。 6、常用的目标检测方法。 7、常用的边缘提取方法。 8、常用的插值方法。 /9、常用的图像分割算法。 1...
Recorder︱图像特征检测及提取算法、基本属性、匹配方法
素质云笔记
03-17 2万+
在做图像的研究，发现对图像本质、内核以及可以提取的特征方式一点儿都不懂，赶紧补补课。 .一、图像常用属性本节指的是一般来说，图像处理的一些角度，也是根据一些美图软件最为关注的一些图像属性： 基本属性：图像亮度，对比度，色彩饱和度，清晰度（锐度） 色阶：曝光、高光、阴影 颜色：色温、色调 . 1、图像亮度来源于：OpenCV改变图像或视频的亮度 改变亮度是在每个像素上的点操作。如果想提高亮度，必须
比特图像分层及复原MATLAB实现
qq_54517101的博客
05-28 2865
灰度图像在计算机中的本质是数的矩阵，数字大小代表其像素点的灰度值 A = imread('mengxuan.jpg'); A = rgb2gray(A); q=7; A1=A; [m,k,s]=size(A1); subplot(1,2,1) imshow(A); for n=1:8 for i=1:m for j=1:k a=bitget(A(i,j),n); if(a==1)%判断是否在该比特层中 ...
Matlab数字图像处理基础【4】
Striker_V的专栏
03-23 828
第四章 空域滤波 目录： 4.1 图像平滑     4.1.1 线性滤波     4.1.2 非线性滤波 4.2 图像锐化 4.1 图像平滑 4.1.1 线性滤波 示例：均值滤波去除噪声 获取噪声图像： clc; clear;   I=imread('flower_gray.jpg'); J=imnoise(I,'salt & pepper',0
牛客网--字节跳动面试题--特征提取
归子莫的博客
07-18 997
牛客网--字节跳动面试题--特征提取 博客说明 文章所涉及的资料来自互联网整理和个人总结，意在于个人学习和经验汇总，如有什么地方侵权，请联系本人删除，谢谢！ 来源 链接：特征提取 来源：牛客网 题目 小明是一名算法工程师，同时也是一名铲屎官。某天，他突发奇想，想从猫咪的视频里挖掘一些猫咪的运动信息。为了提取运动信息，他需要从视频的每一帧提取“猫咪特征”。一个猫咪特征是一个两维的vector<x, y>。如果x_1=x_2 and y_1=y_2，那么这俩是同一个特征。 因此，如果喵咪特征连续
MATLAB图像处理入门例题与指南
8. **图像分割与特征提取**：学习如何将图像中的目标从背景中分割出来，并提取相关特征。 ### 结语 以上就是对“说明文档_matlab图像处理_”文档内容的详细解析。本篇内容从基础概念到具体操作，涵盖初学者在...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值