【发布时间】：2014-01-02 16:59:00
【问题描述】：
我已经计算了图像的纹理、颜色和形状特征。但这些特征加起来只有 12 个。我读到人们提取了 1000 个特征等。有人可以向我解释如何增加功能数量吗？然后如何保存它们以形成特征向量？
【问题讨论】：
标签： matlab image-processing feature-extraction
【发布时间】：2014-01-02 16:59:00
【问题描述】：
特征是图像中最重要或最感兴趣的点。一般来说，我对图像的边缘信息感兴趣。我们知道边缘是由空间域中的拉普拉斯滤波器找到的，因此唯一保留的点图像将是边缘点。每个边缘点都有其 x,y 坐标，后跟强度值。在这种情况下，所有兴趣点的这三个信息可能会导致多维特征向量，这取决于你正在拍摄的图像类型。这三个多维信息将被称为我的特征向量。
图像的类似直方图也可以是您的特征，灰度图像的值范围为 0 到 255。因此，在这种情况下，您可以为每张图像存储这 255 个值作为特征。
希望你明白了。图像是一个主观的东西，所以根据任何应用程序和给定的数据集，我们将提取特征并形成特征向量。
除了颜色、纹理和形状之外，您甚至可以处理图像的特征、边缘、直方图等属性。
【讨论】：