MATLAB特征提取代码

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sift算法matlab复杂代码

一、介绍SIFT算法SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法是一种用于图像处理和计算机视觉领域的特征提取算法，由David Lowe在1999年提出。

SIFT算法具有旋转、尺度、光照等方面的不变性，能够对图像进行稳健的特征点提取，被广泛应用于物体识别、图像匹配、图像拼接、三维重建等领域。

二、SIFT算法原理SIFT算法的主要原理包括尺度空间极值点检测、关键点定位、关键点方向确定、关键点描述等步骤。

其中，尺度空间极值点检测通过高斯差分金字塔来检测图像中的极值点，关键点定位则利用DoG响应函数进行关键点细化，关键点方向确定和关键点描述部分则通过梯度方向直方图和关键点周围区域的梯度幅度信息来完成。

三、使用Matlab实现SIFT算法在Matlab中实现SIFT算法，需要对SIFT算法的每个步骤进行详细的编程和调试。

需要编写代码进行图像的高斯金字塔和高斯差分金字塔的构建，计算尺度空间极值点，并进行关键点定位。

需要实现关键点的方向确定和描述子生成的算法。

将所有步骤整合在一起，完成SIFT算法的整体实现。

四、SIFT算法复杂代码的编写SIFT算法涉及到的步骤较多，需要编写复杂的代码来实现。

在编写SIFT算法的Matlab代码时，需要考虑到算法的高效性、可扩展性和稳定性。

具体来说，需要注意以下几点：1. 高斯差分金字塔和高斯金字塔的构建：在构建高斯差分金字塔时，需要编写代码实现图像的高斯滤波和图像的降采样操作，以得到不同尺度空间的图像。

还需要实现高斯差分金字塔的构建，以检测图像中的极值点。

2. 尺度空间极值点检测：在检测图像中的极值点时，需要编写代码实现对高斯差分金字塔的极值点检测算法，以找到图像中的潜在关键点。

3. 关键点的定位：关键点定位阶段需要编写代码实现对尺度空间极值点的精确定位，消除低对比度点和边缘响应点，并进行关键点的精细化操作。

4. 关键点的方向确定和描述子生成：在这一步骤中，需要编写代码实现对关键点周围区域的梯度幅度信息的计算和关键点方向的确定，以及生成关键点的描述子。

matlab 灰度共生矩阵特征提取

一、灰度共生矩阵概述灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix，GLCM）是一种用于描述图像局部纹理特征的统计方法，它可以通过对图像进行灰度级别的统计分析，提取出图像纹理信息，被广泛应用于图像处理、模式识别和计算机视觉领域。

二、灰度共生矩阵原理在一幅图像中，灰度共生矩阵是通过计算每个像素与其在一定距离和方向内的相邻像素之间的灰度值关系而得到的。

假设图像灰度级别为0到N-1，定义距离d和角度θ，对于每个灰度值i和j，统计出现在给定方向和距离内的i和j同时出现的次数，构成灰度共生矩阵。

三、灰度共生矩阵特征提取1. 对比度（Contrast）对比度是描述图像纹理粗细程度的特征之一，可以通过灰度共生矩阵计算得到。

公式如下：\[Contrast = \sum_{i=0}^{N-1}\sum_{j=0}^{N-1}(i-j)^2P_{ij}\]其中，\(P_{ij}\)表示灰度共生矩阵的元素值。

2. 相关性（Correlation）相关性是描述图像灰度分布状况的特征，可以通过灰度共生矩阵计算得到。

公式如下：\[Correlation = \sum_{i=0}^{N-1}\sum_{j=0}^{N-1}\frac{(i-\mu)(j-\mu)P_{ij}}{\sigma^2}\]其中，\(\mu\)表示灰度共生矩阵的均值，\(\sigma^2\)表示灰度共生矩阵的方差。

3. 能量（Energy）能量是描述图像纹理统计规律的特征，可以通过灰度共生矩阵计算得到。

公式如下：\[Energy = \sum_{i=0}^{N-1}\sum_{j=0}^{N-1}P_{ij}^2\]4. 同质性（Homogeneity）同质性是描述图像灰度分布均匀程度的特征，可以通过灰度共生矩阵计算得到。

公式如下：\[Homogeneity = \sum_{i=0}^{N-1}\sum_{j=0}^{N-1}\frac{P_{ij}}{1+(i-j)^2}\]四、 matlab 实现灰度共生矩阵特征提取在 matlab 中，可以使用“graatrix”函数计算灰度共生矩阵，并通过“graycoprops”函数提取灰度共生矩阵的特征。

图像特征提取matlab程序

%直接帧间差分，计算阈值并进行二值化处理（效果不好）clc;clear;Im1 = double(imread('lena.TIF')); %读取背景图片Im2 = double(imread('lena.TIF'); %读取当前图片[X Y Z] = size(Im2); %当前图片的各维度值DIma = zeros(X,Y);for i = 1:Xfor j = 1:YDIma(i,j) =Im1(i,j) - Im2(i,j); %计算过帧间差分值endendfigure,imshow(uint8(DIma)) %显示差分图像title('DIma')med = median(DIma); %计算二值化阈值：差值图像中值mad = abs(mean(DIma) - med); %中值绝对差T = mean(med + 3*1.4826*mad) %初始阈值Th =5*T; %调整阈值BW = DIma <= Th; %根据阈值对图像进行二值化处理figure,imshow(BW)%se = strel('disk',2); %膨胀处理%BW = imopen(BW,se);%figure,imshow(BW)%title('BW')[XX YY] = find(BW==0); %寻找有效像素点的最大边框handle = rectangle('Position',[min(YY),min(XX) ,max(YY)-min(YY),max(XX)-min(XX)]);set(handle,'EdgeColor',[0 0 0]);hei = max(XX)-min(XX); %边框高度mark = min(YY)+1;while mark < max(YY)-1 %从边框左边开始到右边物质循环，寻找各个人体边缘left = 0;right = 0;for j = mark:max(YY)-1ynum = 0;for i = min(XX)+1 : max(XX)-1if BW(i,j) == 0;ynum = ynum + 1;endendif ynum > 0.1*hei %如果该列上像素点个数大于边框高度的某个阈值 left = j %认为找到了左边界mark = j;breakendendif left~= 0 %如果找到了左边界for j = left+1 : max(YY)-1 %则从左边界到边框右边界寻找人体右边界 ynum = 0;for i = min(XX)+1 : max(XX)-1if BW(i,j) == 0;ynum = ynum + 1;endendif ynum < 0.1*hei %如果该列上像素点个数小于边框高度的某个阈值right= j %认为找到了左边界mark = j;breakendendif left~=right %如果左右边界值不相等，即同时找到了左右边界，继续以左右边界为界寻找上下边界[top,bottom] = Find_edge(BW,min(XX)+1,max(XX),left,right,0.1);handle = rectangle('Position',[left,top,right-left,bottom-top]); set(handle,'EdgeColor',[0 0 0]); %显示图像中人体有效边界endendmark = mark + 1;end % while。

matlab最大最小特征值

在MATLAB中，要求最大最小特征值，可以使用`eig` 函数和`diag` 函数。

首先，你需要创建一个矩阵A。

然后，使用`eig(A)` 来获取矩阵A的特征值和特征向量。

返回的特征值存储在矩阵y的对角线元素中，从小到大排列；而对应的特征向量则存储在矩阵x的每一列中。

如果你只对最大或最小的特征值感兴趣，你可以使用`diag` 函数来提取矩阵y的对角线元素，然后找到最大或最小的特征值。

例如，要找到最大的特征值，你可以使用`max(diag(eig(A)))`。

同样地，要找到最小的特征值，你可以使用`min(diag(eig(A)))`。

sift matlab 代码

sift matlab 代码Sift Matlab 代码Sift算法（Scale-invariant feature transform）是一种用于图像处理和计算机视觉中的特征提取算法。

Matlab是一种常用的编程语言和软件工具，用于实现各种算法和程序。

本文将介绍如何使用Matlab 编写Sift算法的代码，并对其原理和实现进行详细说明。

一、Sift算法原理Sift算法是一种基于局部特征的图像匹配算法，其主要思想是在图像中寻找关键点（keypoints），并对这些关键点进行描述，以便在不同图像之间进行匹配。

Sift算法具有尺度不变性和旋转不变性，能够稳定地提取图像的特征。

Sift算法的主要步骤包括尺度空间极值检测、关键点定位、关键点描述和关键点匹配等。

在尺度空间极值检测中，算法会在图像的不同尺度下检测局部极值点，这些点被认为是关键点的候选。

然后，通过对这些候选点进行精确定位和剔除不稳定点，最终得到真正的关键点。

接着，算法会对每个关键点周围的图像区域进行描述，生成描述子向量。

最后，通过比较不同图像的关键点描述子，实现图像匹配。

二、Matlab实现Sift算法在Matlab中实现Sift算法，可以使用现成的开源库或者自己编写代码。

一种常见的做法是使用vlfeat工具包，该工具包提供了Sift算法的Matlab接口，并包含了各种图像处理和特征提取的函数。

需要安装vlfeat工具包，并将其添加到Matlab的路径中。

然后，可以使用vl_sift函数来提取图像的Sift特征。

该函数会返回关键点的位置、尺度、方向以及描述子等信息，可以根据需要进行进一步处理和分析。

除了使用vlfeat工具包，也可以根据Sift算法的原理，编写自己的Sift代码。

在Matlab中，可以通过图像梯度计算、高斯金字塔构建和关键点描述等步骤，实现Sift算法的各个功能模块。

三、总结本文介绍了Sift算法的原理和在Matlab中的实现方法。

matlab中的extracthogfeatures函数

matlab中的extracthogfeatures函数Matlab中的extractHOGFeatures函数是一个用于提取图像的方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients，简称HOG）特征的函数。

HOG特征是一种用于图像识别和目标检测的特征表示方法，它能够有效地描述图像中的形状和纹理。

本文将以提问的方式，一步一步地回答有关extractHOGFeatures函数的问题。

1. 什么是HOG特征？HOG特征是一种被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的特征提取方法。

它通过计算图像中每个像素点的局部梯度方向和幅值，并将其转化为方向梯度直方图来描述图像的纹理和形状信息。

HOG特征在图片中提取目标的位置、姿态和形状等信息方面起到了非常关键的作用。

2. extractHOGFeatures函数有哪些输入和输出参数？extractHOGFeatures函数的输入参数包括待提取特征的图像，以及一些可选的参数。

其中最重要的是CellSize参数和BlockSize参数，用于控制HOG描述符的计算范围和尺度。

函数的输出参数是一个包含提取的HOG 特征的向量。

3. 请解释一下CellSize和BlockSize参数的作用。

CellSize参数用于确定图像被划分为多少个小单元格。

每个小单元格内的像素梯度方向和幅值将贡献到对应的方向梯度直方图中，从而构成了HOG特征。

较小的CellSize可以提取更细节的特征，但会导致维度较高的特征向量。

另一方面，较大的CellSize可以提取更粗糙的特征，但特征向量的维度较低。

BlockSize参数用于确定计算HOG特征的块的大小。

块是由多个相邻的小单元格组成的区域。

将方向梯度直方图在块内进行归一化处理可以增强特征的鲁棒性。

BlockSize参数指定了块的大小，例如[2 2]表示每个块由2x2个小单元格组成。

4. extractHOGFeatures函数还有哪些可选参数？除了CellSize和BlockSize参数外，extractHOGFeatures函数还有其他几个可选参数。

特征选择、特征提取MATLAB算法实现（模式识别）

特征选择、特征提取MATLAB算法实现（模式识别）6特征选择6.1问题对“threethreelarge.m”数据，采⽤任意⼀种特征选择算法，选择2个特征6.2思路采⽤简单特征选择法（simple feature selection approach）,⾸先计算每⼀个特征的分类能⼒值，再选择出其中最⼤分类能⼒的l个特征。

6.3结果eigs=8.92340.00000.0767SelectedFeature=13也就是说，选取x和z坐标作为特征。

6.4代码%特征选择代码，见FSthrthrlrg.m⽂件m1=[0,0,0];m2=[0,0,0];m3=[0,0,0];m=[0,0,0];for i=1:200m1(1)=m1(1)+(x1(i,1)-m1(1))/i;m1(2)=m1(2)+(x1(i,2)-m1(2))/i;m1(3)=m1(3)+(x1(i,3)-m1(3))/i;end;for i=1:190m2(1)=m2(1)+(x2(i,1)-m2(1))/i;m2(2)=m2(2)+(x2(i,2)-m2(2))/i;m2(3)=m2(3)+(x2(i,3)-m2(3))/i;end;for i=1:210m3(1)=m3(1)+(x3(i,1)-m3(1))/i;m3(2)=m3(2)+(x3(i,2)-m3(2))/i;m3(3)=m3(3)+(x3(i,3)-m3(3))/i;end;m(1)=(m1(1)+m2(1)+m3(1))/3;m(2)=(m1(2)+m2(2)+m3(2))/3;m(3)=(m1(3)+m2(3)+m3(3))/3;sw1=zeros(3,3);sw2=zeros(3,3);sw3=zeros(3,3);sw=zeros(3,3);sb=zeros(3,3);for i=1:200sw1=sw1+([x1(i,1),x1(i,2),x1(i,3)]-m1)'*([x1(i,1),x1(i,2),x1(i,3)]-m1);end;for i=1:190sw2=sw2+([x2(i,1),x2(i,2),x2(i,3)]-m2)'*([x2(i,1),x2(i,2),x2(i,3)]-m2);end;for i=1:210sw3=sw3+([x3(i,1),x3(i,2),x3(i,3)]-m3)'*([x3(i,1),x3(i,2),x3(i,3)]-m3);end;N1=200;N2=190;N3=210;N=N1+N2+N3;p1=N1/N;p2=N2/N;p3=N3/N;sw1=sw1/N1;sw2=sw2/N2;sw3=sw3/N3;sw=p1*sw1+p2*sw2+p3*sw3;sb=p1*(m1-m)'*(m1-m)+p2*(m2-m)'*(m2-m)+p3*(m3-m)'*(m3-m);s=inv(sw)*sb;j1=trace(s)eigs=eig(s)';eigsIndex=[1,2,3];%冒泡法排序，注意的是特征值顺序变化的同时要与相对应的下标同步for i=1:3for j=i:3if(eigs(i)eigstemp=eigs(i);eigs(i)=eigs(j);eigs(j)=eigstemp;eigsIndextemp=eigsIndex(i);eigsIndex(i)=eigsIndex(j);eigsIndex(j)=eigsIndextemp;end;end;end;%降序排列后的特征值，直接选取前L个特征SelectedFeature=[eigsIndex(1),eigsIndex(2)]%FSthrthrlrg.m程序结束6.5讨论从实验结果中我们可以看到y特征的分类能⼒最⼩，这⼀点可以从实验数据中得到验证——三类数据在y⽅向的分布⼏乎是相同的（见下图）。

matlab灰度共生矩阵纹理特征提取

matlab灰度共生矩阵纹理特征提取灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix，GLCM）是一种用于描述图像纹理特征的方法。

它通过统计图像中像素灰度值在一定距离和方向上出现的概率，得到一个矩阵，从而提取出图像的纹理特征。

在matlab中，可以使用graycomatrix函数来生成灰度共生矩阵。

该函数需要输入图像矩阵和距离、方向等参数，输出一个灰度共生矩阵。

例如，下面的代码生成了一个距离为1、方向为0度的灰度共生矩阵：```img = imread('lena.png');glcm = graycomatrix(img,'Offset',[0 1],'Symmetric',true);```生成的灰度共生矩阵是一个对称矩阵，每个元素表示在给定距离和方向上，两个像素灰度值出现的概率。

可以使用matlab中的graycoprops函数来计算灰度共生矩阵的纹理特征，例如对比度、能量、熵等。

下面的代码计算了灰度共生矩阵的对比度和能量：```contrast = graycoprops(glcm,'Contrast');energy = graycoprops(glcm,'Energy');```对比度表示灰度共生矩阵中不同灰度值之间的差异程度，对比度越大表示图像的纹理越明显。

能量表示灰度共生矩阵中每个元素的平方和，能量越大表示图像的纹理越均匀。

通过计算灰度共生矩阵的纹理特征，可以对图像进行纹理分析和分类。

灰度共生矩阵是一种有效的图像纹理特征提取方法，可以用于图像分类、目标检测等应用。

在matlab中，可以使用graycomatrix和graycoprops函数来生成和计算灰度共生矩阵的纹理特征。

hog特征提取matlab代码

hog特征提取matlab代码HOG（HistogramofOrientedGradients）特征提取是一种经典的图像特征提取方法，它在计算机视觉领域中被广泛应用于目标检测、行人识别等方面。

以下是HOG特征提取的MATLAB代码示例：1. 定义cellSize和blockSize：cellSize = [8 8]; % 每个细胞的尺寸blockSize = [2 2]; % 每个块的尺寸2. 加载图像并转为灰度图：img = imread('test.jpg');grayImg = rgb2gray(img);3. 计算梯度和方向：[Gmag, Gdir] = imgradient(grayImg);4. 将方向转为角度：angles = atan2d(Gdir(:,:,1), Gdir(:,:,2));angles(angles < 0) = angles(angles < 0) + 180;5. 计算每个细胞的直方图：[numRows, numCols] = size(grayImg);numCells = floor([numRows numCols]./cellSize);histograms = zeros(numCells(1), numCells(2), 9);for i = 1:numCells(1)for j = 1:numCells(2)cellAngles = angles((i-1)*cellSize(1)+1:i*cellSize(1),(j-1)*cellSize(2)+1:j*cellSize(2));cellGmag = Gmag((i-1)*cellSize(1)+1:i*cellSize(1),(j-1)*cellSize(2)+1:j*cellSize(2));histogram = zeros(1,9);for k = 1:numel(cellAngles)angle = cellAngles(k);mag = cellGmag(k);lowBin = floor(angle/20) + 1;highBin = mod(lowBin, 9) + 1;lowWeight = (highBin*20 - angle)/20;highWeight = 1 - lowWeight;histogram(lowBin) = histogram(lowBin) + mag*lowWeight; histogram(highBin) = histogram(highBin) + mag*highWeight; endhistograms(i,j,:) = histogram;endend6. 对每个块的直方图进行归一化：numBlocks = numCells - blockSize + 1;features = [];for i = 1:numBlocks(1)for j = 1:numBlocks(2)blockHistograms = histograms(i:i+blockSize(1)-1, j:j+blockSize(2)-1, :);blockHistograms = blockHistograms(:);blockHistograms =blockHistograms./norm(blockHistograms);features = [features; blockHistograms];endend7. 最终得到的features即为HOG特征向量。

hsv特征提取matlab

hsv特征提取matlabHSV（色相、饱和度、亮度）是一种常用的颜色空间，它将颜色的属性分成三个维度，使得颜色的描述更加直观和方便。

在计算机视觉和图像处理中，HSV特征提取是一种常用的方法，可以用于图像识别、目标跟踪、图像分割等领域。

在Matlab中，可以使用内置函数将RGB颜色空间转换为HSV颜色空间，然后提取出所需的HSV特征。

具体步骤如下：1. 读取图像并显示。

2. 将图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间。

3. 提取HSV颜色空间中的色相、饱和度和亮度特征。

4. 将特征可视化并展示。

以下是一段示例代码：% 读取图像img = imread('example.jpg');% 显示原始图像figure;imshow(img);title('Original Image');% 将图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间img_hsv = rgb2hsv(img);% 提取HSV颜色空间中的色相、饱和度和亮度特征hue = img_hsv(:,:,1);saturation = img_hsv(:,:,2);value = img_hsv(:,:,3);% 将特征可视化并展示figure;subplot(2,2,1);imshow(img);title('Original Image');subplot(2,2,2);imshow(hue);title('Hue');subplot(2,2,3);imshow(saturation);title('Saturation');subplot(2,2,4);imshow(value);title('Value');在实际应用中，可以根据具体需求选择不同的HSV特征进行提取和使用。

matlab sift特征提取代码

一、介绍SIFT特征提取算法SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是一种用于图像处理和计算机视觉领域的特征提取算法，由David Lowe在1999年提出。

SIFT算法能够在不同尺度、旋转和光照条件下检测和描述图像中的关键特征点。

二、SIFT特征提取的原理1. 尺度空间极值检测SIFT算法首先通过高斯滤波器构建图像的尺度空间金字塔，在不同尺度上检测图像中的极值点，用于定位关键特征点。

2. 关键点定位在尺度空间金字塔上定位极值点，并通过尺度空间的拟合插值定位关键点的位置和尺度。

3. 方向确定对关键点周围的梯度方向进行统计，选择主要梯度方向作为关键点的方向。

4. 关键点描述基于关键点周围的梯度幅值和方向构建特征向量，用于描述关键点的外观特征。

三、MATLAB实现SIFT特征提取代码MATLAB提供了丰富的图像处理工具包，其中也包括对SIFT算法的支持。

下面给出MATLAB实现SIFT特征提取的简单示例代码：```matlab读入图像I = imread('image.jpg');I = single(rgb2gray(I));提取SIFT特征点[f, d] = vl_sift(I);显示特征点imshow(I);h1 = vl_plotframe(f);h2 = vl_plotsiftdescriptor(d, f);set(h1,'color','k','linewidth',3);set(h2,'color','g')；```上述代码中，首先使用`imread`读入一张图像，并将其转化为灰度图像。

然后使用`vl_sift`函数提取图像中的SIFT特征点，其中`f`为特征点的位置和尺度，`d`为特征点的描述子。

最后使用`vl_plotframe`和`vl_plotsiftdescriptor`函数将特征点和特征描述子可视化出来。

MATLAB特征提取代码

GP 中%直方图均衡化 S1=zeros(1,256); for i=1:256 for j=1:i S1(i)=GP(j)+S1(i);endendS2=round((S1*256)+0.5);%图像均衡化f=PS;for i=0:255f(find(PS==i))=S2(i+1);endfigure,imshow(f);%边缘检测f=edge(f,'canny',0.25);imshow(f);%二值法锐化图像f=double(f);[x,y]=gradient(f);g=sqrt(x.*x+y.*y);i=find(g>=0.5);g(i)=256;j=find(g<0.5);g(j)=0;imshow(g);title(' 二值法锐化图像');%中值滤波 g=medfilt2(g);g=dither(g);imshow(g);% 计算 Sk % 将 Sk 归到相近级的%将各个像素归一化后的灰度值赋给这MATLAB 特征提取代码for i=1:26f=strcat('D:\bishe\',num2str(i));image=strcat(f,'.jpg');PS=imread(image);PS=imresize(PS,[300,300],'bilinear');% 归一化大小PS=rgb2gray(PS);[m,n]=size(PS); % 测量图像尺寸参数GP=zeros(1,256); % 预创建存放灰度出现概率的向量for k=0:255 GP(k+1)=length(find(PS==k))/(m*n); % 计算每级灰度出现的概率，将其存入相应位置 end%提取面积，矩形度，圆形度，拉伸度特征%g=im2bw(g);[x,y]=size(g);BW = bwperim(g,8); % 检测边缘跟踪，用于计算周长% 检测垂直方向连读的周长像素点%P1=0;P2=0;Ny=0; % 记录垂直方向连续周长像素点的个数for i=1:xfor j=1:yif (BW(i,j)>0)P2=j;if ((P2-P1)==1) % 判断是否为垂直方向连续的周长像素点Ny=Ny+1;endP1=P2;endendend %检测水平方向连读的周长像素点P1=0;P2=0;Nx=0; % 记录水平方向连续周长像素点的个数for j=1:yfor i=1:xif (BW(i,j)>0)P2=i;if ((P2-P1)==1) % 判断是否为水平方向连续的周长像素点Nx=Nx+1;end P1=P2;endendendSN=sum(sum(BW)); % 计算周长像素点的总数Nd=SN-Nx-Ny; % 计算奇数码的链码数目H=max(sum(g)); % 计算目标的高度W=max(sum(g')); % 图象g 经矩阵转置后，计算宽度L=sqrt(2)*Nd+Nx+Ny; % 计算周长%==== 形态特征值计算===%A=bwarea(g); % 计算目标的面积R=A/(H*W); % 计算矩形度E=min(H,W)/max(H,W); % 计算伸长度temp1=[A,R,E]; %提取不变矩特征[M,N]=size(g);[x,y]=meshgrid(1:N,1:M);x=x(:);y=y(:);g=g(:);m.m00=sum(g);if(m.m00==0)m.m00=eps;endm.m10=sum(x.*g);m.m01=sum(y.*g);m.m11=sum(x.*y.*g);m.m20=sum(x42.*g);m.mO2=sum(y42.*g);m.m30=sum(x.A3.*g);m.m03=sum(y.A3.*g);m.m12=sum(x.*y.A2.*g);m.m21=sum(x.A2.*y.*g);xbar=m.m10/m.m00;ybar=m.m01/m.m00;e.eta11=(m.m11-ybar*m.m10)/m.m00A2;e.eta20=(m.m20-xbar*m.m10)/m.m00A2;e.eta02=(m.m02-ybar*m.m01)/m.m00A2;e.eta30=(m.m30-3*xbar*m.m20+2*xbarA2*m.m10)/m.m00A2.5;e.eta03=(m.m03-3*ybar*m.m02+2*ybarA2*m.m01)/m.m00A2.5;e.eta21=(m.m21-2*xbar*m.m11-ybar*m.m20+2*xbarA2*m.m01)/m.m00A2.5;e.eta12=(m.m12-2*ybar*m.m11-xbar*m.m02+2*ybarA2*m.m10)/m.m00A2.5;phi(1)=e.eta20+e.eta02;phi(2)=(e.eta20-e.eta02)A2+4*e.eta11A2;phi(3)=(e.eta30-3*e.eta12)A2+(3*e.eta21-e.eta03)A2;phi(4)=(e.eta30+e.eta12)A2+(e.eta21+e.eta03)A2;phi(5)=(e.eta30-3*e.eta12)*(e.eta30+e.eta12)*((e.eta30+e.eta12)A2-3*(e.eta21+e.eta03)A2+(3*e.eta21-e.eta03)* (e.eta21+e.eta03)*(3*(e.eta30+e.eta12)A2-(e.eta21+e.et a03)A2));phi(6)=(e.eta20-e.eta02)*((e.eta30+e.eta12)A2-(e.eta21+e.eta03)A2)+4*e.eta11*(e.eta30+e.eta12)*(e.eta21+e.eta03);phi(7)=(3*e.eta21-e.eta03)*(e.eta30+e.eta12)*((e.eta30+e.eta12)A2-3*(e.eta21+e.eta03)A2)+(3*e.eta12-e.eta30)* (e.eta21+e.eta03)*(3*(e.eta30+e.eta12)A2-(e.eta21+e.e ta03)A2);temp2 = abs(log(phi));% 包含七个特征值temp=[temp1,temp2]end/home.php?mod=space&uid=343070&do=blog&id=271858。

用matlab求特征值和特征向量的命令

用matlab求特征值和特征向量的命令MATLAB是一种强大的数学软件工具，可以用来进行特征值与特征向量的计算与研究。

特征值和特征向量是矩阵理论中的重要概念，对于许多实际问题的求解和分析具有重要的指导意义。

特征值可以理解为一个矩阵在线性变换下的伸缩比例，而特征向量则是在该伸缩变换下保持方向不变的向量。

通过计算特征值和特征向量，我们可以获得有关矩阵本质特性的重要信息，比如矩阵图像压缩、物理系统的模态分析等。

在MATLAB中，计算特征值和特征向量非常简单。

我们可以使用eig函数来进行求解。

假设我们有一个矩阵A，可以使用以下命令求解其特征值和特征向量：[eigen_vectors, eigen_values] = eig(A);其中，eigen_vectors是一个包含A的特征向量的矩阵，每一列是一个特征向量；eigen_values是一个包含A的特征值的对角矩阵，其中对角线上的元素就是特征值。

通过计算得到的特征向量可以用来描述矩阵A的变换过程中的方向性质，而特征值则描述了对应的变换过程中的伸缩比例。

特征向量可以看作是矩阵A对某个方向的影响，而特征值则表示在该方向上的伸缩程度。

除了通过eig函数，MATLAB还提供了其他一些函数用于特征值和特征向量的计算与分析。

例如，svd函数可以求解奇异值分解，也可以用于特征值与特征向量的估计；eigs函数用于计算稀疏矩阵的特征值与特征向量等。

在实际应用中，特征值和特征向量的求解对于理解和优化许多问题具有重要意义。

例如，在电力系统中，特征值与特征向量可以用来分析系统的振荡模态以及稳定性；在人脸识别中，特征值与特征向量可以用于提取人脸图像的最具代表性的特征，从而实现人脸的自动识别。

总而言之，特征值与特征向量是矩阵理论中的重要概念，能够帮助我们揭示矩阵的本质特性。

MATLAB提供了简单且强大的工具来计算和分析特征值与特征向量。

通过深入研究和应用这些概念，我们可以更好地理解和解决各种实际问题。

matlab批量提取CNN特征

matlab批量提取CNN特征⽆类别，图像混合放置：clearclose alladdpath ./matlabmodel= './models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt';weights= './models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel';mean = load('./matlab/+caffe/imagenet/ilsvrc_2012_mean.mat');net = (model, weights, 'test'); % create net and load weightsmean_data = mean.mean_data;net.blobs('data').reshape([22722731]);net.reshape();rt_img_dir='/ImageNet/ILSVRC2012_img_val/';rt_data_dir='ImageNet/Fea/ILSVRC2012_img_val/';%disp('Extracting CNN features...');frames = dir(fullfile(rt_img_dir, '*')); frames(1)=[]; frames(1)=[];c_num = length(frames);gray_num=0;error_num_CMYK_JPEG=0;% database.path=[];for jj = 1:c_num,imgpath = fullfile(rt_img_dir, frames(jj).name);try%% prepare the imageim_data = caffe.io.load_image(imgpath);%% subtract mean_data (already in W x H x C, BGR)width = 256; height = 256;im_data = imresize(im_data, [width, height]); % resize using Matlab's imresizefeaSet.iscolor=1;if size(im_data,3)==1imdata=zeros([size(im_data),3]);imdata(:,:,1)=im_data;imdata(:,:,2)=im_data;imdata(:,:,3)=im_data;im_data=imdata;feaSet.iscolor=0;gray_num=gray_num+1;endim_data = im_data - (mean_data);width = 227; height = 227;im_data = imresize(im_data, [width, height]); % resize using Matlab's imresizeres = net.forward({im_data});fc6_data = net.blobs('fc6').get_data();fc7_data = net.blobs('fc7').get_data();feaSet.fc6_data = fc6_data;feaSet.fc7_data = fc7_data;[pdir, fname] = fileparts(frames(jj).name);fpath = fullfile(rt_data_dir, [fname, '.mat']);save(fpath, 'feaSet');%database.path = [database.path; fpath];catchstr= fullfile(frames(jj).name);disp(str);error_num_CMYK_JPEG=error_num_CMYK_JPEG+1;error_CMYK_JPEG{error_num_CMYK_JPEG}=str;endend;有类别，不同类图像按不同⽂件夹放置clearclose alladdpath ./matlabmodel= './models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt';weights= './models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel'; mean = load('./matlab/+caffe/imagenet/ilsvrc_2012_mean.mat');net = (model, weights, 'test'); % create net and load weightsmean_data = mean.mean_data;%% obtain params in diff layers and show%pdata = net.params('conv1',1).get_data();%vis_square(pdata,2,0.5);net.blobs('data').reshape([22722731]);net.reshape();rt_img_dir='mageNet/ILSVRC2012_img_train/';rt_data_dir='ImageNet/Fea/ILSVRC2012_img_train/';disp('Extracting CNN features...');subfolders = dir(rt_img_dir);siftLens = [];database = [];database.imnum = 0; % total image number of the databaseame = {}; % name of each classbel = []; % label of each classdatabase.path = {}; % contain the pathes for each image of each class database.nclass = 0;error_num_CMYK_JPEG=0;for ii = 1:length(subfolders),subname = subfolders(ii).name;if ~strcmp(subname, '.') & ~strcmp(subname, '..'),database.nclass = database.nclass + 1;ame{database.nclass} = subname;frames = dir(fullfile(rt_img_dir, subname, '*'));frames(1)=[];frames(1)=[];c_num = length(frames);database.imnum = database.imnum + c_num;bel = [bel; ones(c_num, 1)*database.nclass];siftpath = fullfile(rt_data_dir, subname);if ~isdir(siftpath),mkdir(siftpath);end;for jj = 1:c_num,imgpath = fullfile(rt_img_dir, subname, frames(jj).name);tryim_data = caffe.io.load_image(imgpath);%% subtract mean_data (already in W x H x C, BGR)width = 256; height = 256;im_data = imresize(im_data, [width, height]); % resize using Matlab's imresize feaSet.iscolor=1;if size(im_data,3)==1imdata=zeros([size(im_data),3]);imdata(:,:,1)=im_data;imdata(:,:,2)=im_data;imdata(:,:,3)=im_data;im_data=imdata;feaSet.iscolor=0;gray_num=gray_num+1;endbel= database.nclass;im_data = im_data - (mean_data);width = 227; height = 227;im_data = imresize(im_data, [width, height]); % resize using Matlab's imresize res = net.forward({im_data});fc6_data = net.blobs('fc6').get_data();fc7_data = net.blobs('fc7').get_data();feaSet.fc6_data = fc6_data;feaSet.fc7_data = fc7_data;[pdir, fname] = fileparts(frames(jj).name); fpath = fullfile(rt_data_dir, subname, [fname, '.mat']);save(fpath, 'feaSet');catchstr= fullfile(subname,frames(jj).name);disp(str);error_num_CMYK_JPEG=error_num_CMYK_JPEG+1; error_CMYK_JPEG{error_num_CMYK_JPEG}=str;endend;end;end;。

matlab提取形态学特征

matlab提取形态学特征
在matlab中，可以使用多种方法进行形态特征提取，以下是其中一些常见的方法：- 区域面积和周长特征提取：使用`regionprops`函数可以得到区域的面积和周长等信息，这些信息可以用于区分不同形状的物体。

- 凸包和凸壳特征提取：使用`convhull`和`convexHull`函数可以得到物体的凸包和凸壳等信息，这些信息可以用于检测物体的边界和形状。

- 线性度和曲率特征提取：使用`kcurvature`函数可以得到物体的线性度和曲率等信息，这些信息可以用于判断物体的曲线特征。

在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的形态学特征，并编写相应的matlab代码来实现提取。

若你还想了解更多matlab相关内容，可以继续向我提问。

LPC特征提取--matlab知识分享

L P C特征提取--m a t l a bLPC特征提取I = wavread('1_1.wav');%读入原始语音subplot(3,1,1),;plot(I);title('原始语音波形') %对指定帧位置进行加窗处理Q = I'; N = 256; % 窗长Hamm = hamming(N); % 加窗frame = 60;%需要处理的帧位置M = Q(((frame - 1) * (N / 2) + 1):((frame - 1) * (N / 2) + N)); Frame = M .* Hamm';%加窗后的语音帧[B,F,T] = specgram(I,N,N/2,N);[m,n] = size(B);for i = 1:mFTframe1(i) = B(i,frame);endP =input('请输入预测器阶数 = ');ai = lpc(Frame,P);ai% 计算lpc系数LP = filter([0 -ai(2:end)],1,Frame); % 建立语音帧的正则方程FFTlp = fft(LP);E = Frame - LP; % 预测误差subplot(2,1,1),plot(1:N,Frame,1:N,LP,'-r');grid;title('原始语音和预测语音波形')subplot(2,1,2),plot(E);grid;title('预测误差');pausefLength(1 : 2 * N) = [M,zeros(1,N)];Xm = fft(fLength,2 * N);X = Xm .* conj(Xm);Y = fft(X , 2 * N);Rk = Y(1 : N);PART = sum(ai(2 : P + 1) .* Rk(1 : P));G = sqrt(sum(Frame.^2) - PART);A = (FTframe1 - FFTlp(1 : length(F'))) ./ FTframe1 ;subplot(2,1,1),plot(F',20*log(abs(FTframe1)),F',(20*log(abs(1 ./ A))),'-r');grid; xlabel('频率/dB');ylabel('幅度');title('短时谱');subplot(2,1,2),plot(F',(20*log(abs(G ./ A))));grid;xlabel('频率/dB');ylabel('幅度');title('LPC谱');pause%求出预测误差的倒谱pitch = fftshift(rceps(E));M_pitch = fftshift(rceps(Frame));subplot(2,1,1),plot(M_pitch);grid;xlabel('语音帧');ylabel('/dB'); title('原始语音帧倒谱');subplot(2,1,2),plot(pitch);grid;xlabel('语音帧');ylabel('/dB'); title('预测误差倒谱');pause%画出语谱图ai1 = lpc(I,P); % 计算原始语音lpc系数LP1 = filter([0 -ai(2:end)],1,I); % 建立原始语音的正则方程subplot(2,1,1);specgram(I,N,N/2,N);title('原始语音语谱图');subplot(2,1,2);specgram(LP1,N,N/2,N);title('预测语音语谱图');。

提取图像纹理信息代码matlab,matlab纹理特征提取代码学步园

m=z*p; z=z-m; v=zeros(1,n); v(1)=m; for j=2:n v(j)=(z.^j)*p; end if nargout>1 unv=zeros(1,n); unv(1)=m.*G; for j=2:n unv(j)=((z*G).^j)*p end end end f为输入的图片，必须是灰度图像。因为纹理特征提取是灰度的纹理特征。 matlab中建立一个function的M文件拷贝上面的代码运行就可以了。
matlab中建立一个function的m文件拷贝上面的代码运行就可以了
提取图像纹理信息代码matlab,matlab纹理特征提取代码学步园
function [t]=statxture(f,scale) if nargin==1 scale(1:6)=1; else scale=scale(1:6)'; end p=imhist(f); %p是256*1的列向量 p=p./numel(f); L=length(p); [v,mu]=statmoments(p,3); %计算六个纹理特征 t(1)=mu(1); %平均值 t(2)=mu(2).^0.5; %标准差 varn=muarn); %平滑度首先为(0~1)区间通过除以(L-1)^2将变量标准化 t(4)=mu(3)/(L-1)^2; %三阶矩(通过除以(L-1)^2将变量标准化) t(5)=sum(p.^2); %一致性 t(6)=-sum(p.*(log2(p+eps))); %熵 T=[t(1) t(2) t(3) t(4) t(5) t(6)] %缩放值，默认为1 t=t.*scale; end function [v,unv]=statmoments(p,n) Lp=length(p); if (Lp~=256)&(Lp~=65536) error('p must be a 256- or 65536-element vector.'); end G=Lp-1; p=p/sum(p);p=p(:); z=0:G; z=z./G;

MATLAB中的数据降维与特征抽取方法

MATLAB中的数据降维与特征抽取方法导语：在现代科技高速发展的背景下，数据处理已经成为各行各业不可或缺的一环。

在海量数据面前，如何从中提取出有价值的信息，成为了一个重要的问题。

而数据降维与特征抽取方法，则是解决这一问题的关键技术之一。

本文将介绍MATLAB中的数据降维与特征抽取方法，帮助读者深入了解并掌握这一领域中的技术。

一、数据降维的概念与应用数据降维是指通过某种方式将高维度的数据转换为低维度的数据，而能够保留尽可能多的原始数据信息。

数据降维的应用非常广泛，比如在图像识别、文本挖掘、自然语言处理等领域中，高维数据的处理往往存在着维数灾难问题，使用降维方法可以有效降低计算成本并提高算法的效果。

在MATLAB中，常用的数据降维方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。

其中，PCA是一种无监督降维方法，通过线性变换将原始数据映射到新的空间中，使得新的变量之间无相关性，尽可能保留原始数据的信息。

LDA则是一种有监督降维方法，通过最大化类间散度和最小化类内散度的方式，将数据投影到新的低维空间中。

二、MATLAB中的主成分分析（PCA）主成分分析（PCA）是一种经典的数据降维方法，被广泛应用于数据处理和模式识别等领域。

在MATLAB中，可以通过调用"pca"函数来实现主成分分析。

首先，在MATLAB中导入数据集，并通过如下代码进行数据预处理：```matlabdata = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9; 10 11 12]; % 假设数据集为一个4x3的矩阵[m, n] = size(data); % 获取数据集的行数和列数mean_data = mean(data); % 计算数据集每列的均值data_centered = data - repmat(mean_data, m, 1); % 中心化数据集```接下来，调用"pca"函数进行主成分分析，代码如下：```matlab[coeff, score, latent] = pca(data_centered); % 执行主成分分析```其中，"coeff"为主成分的系数矩阵，"score"为新的数据集，"latent"为每个主成分的方差解释量。

matlab基于lbp的特征值提取

matlab基于lbp的特征值提取基于LBP的特征值提取在图像处理和模式识别领域中起着重要的作用。

LBP（Local Binary Pattern）是一种用于图像纹理特征提取的局部描述符。

通过计算图像中每个像素点与其邻域像素点之间的灰度差异，LBP能够有效地描述图像纹理信息，因此被广泛应用于人脸识别、纹理分类、行人检测等领域。

LBP特征值提取方法的基本步骤如下：1. 定义邻域大小和半径：邻域是指以当前像素为中心的一定范围内的像素点。

在LBP算法中，邻域的大小和半径是需要事先设定的参数。

2. 计算LBP值：对于图像中的每个像素点，将其与邻域内的像素点进行比较，得到一个二进制编码。

具体而言，如果邻域内的像素点灰度值大于或等于当前像素点的灰度值，则对应二进制编码位置上的值为1，否则为0。

将得到的二进制编码转换为十进制数即为该像素点的LBP值。

3. 统计LBP直方图：对于整幅图像，计算每个像素点的LBP值，并统计不同LBP值出现的次数，得到LBP直方图。

LBP直方图能够反映图像的纹理特征。

4. 提取特征值：根据LBP直方图，可以通过一些统计方法提取出一组特征值，用于后续的分类或识别任务。

常用的特征值包括均值、方差、能量等。

基于LBP的特征值提取具有以下优点：1. 不受光照变化的影响：LBP算法是基于局部纹理的描述符，对光照变化不敏感。

因此，在人脸识别等需要光照不变性的任务中，LBP 能够取得较好的效果。

2. 计算简单快速：LBP特征的计算只涉及像素之间的比较操作，计算量较小，适用于实时处理和大规模数据集。

3. 适用于多尺度图像：LBP特征可以通过调整邻域的大小和半径来适应不同尺度的图像，具有较好的尺度不变性。

尽管LBP特征值提取方法在很多图像处理任务中表现出较好的性能，但也存在一些局限性：1. 对噪声敏感：LBP特征计算过程中，存在阈值的设定，噪声干扰可能导致阈值的选取不准确，进而影响最终的特征提取结果。