特征提取与匹配案例代码
pycharm sift特征提取代码
PyCharm是一种流行的集成开发环境（IDE），用于编写Python代码。
SIFT（尺度不变特征转换）是一种计算机视觉算法，用于检测和描述图像中的局部特征。
在本文中，我们将介绍如何使用PyCharm编写SIFT特征提取的代码。
SIFT特征提取是一种在计算机视觉领域广泛应用的技术，它可以检测图像中的角点和边缘，并生成具有旋转和尺度不变性的特征描述子。
这使得SIFT特征在图像匹配、目标识别和三维重构等领域具有很高的实用价值。
在PyCharm中编写SIFT特征提取的代码需要以下步骤：1. 安装OpenCV库：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它包含了许多用于图像处理和计算机视觉领域的函数和工具。
在PyCharm中，我们可以使用pip命令来安装OpenCV库。
2. 导入OpenCV库：在PyCharm中，我们使用import语句来导入OpenCV库，以便在代码中调用OpenCV中的函数和类。
3. 加载图像：使用OpenCV库中的imread函数来加载要进行特征提取的图像，将其存储在一个变量中以备后续使用。
4. 创建SIFT对象：通过调用OpenCV库中的SIFT_create函数来创建一个SIFT对象，以便对图像进行特征提取操作。
5. 提取特征点和描述子：使用SIFT对象的detectAndCompute函数来提取图像中的关键点和对应的描述子，这些描述子将用于后续的特征匹配和识别操作。
6. 显示特征点：通过调用OpenCV库中的drawKeypoints函数来在图像上绘制出提取出的特征点，以便可视化和检查特征提取的效果。
7. 保存结果图像：使用OpenCV库中的imwrite函数将包含特征点的图像保存到指定的文件路径。
通过上述步骤，我们可以在PyCharm中编写出SIFT特征提取的代码，并在图像上成功提取出关键点和描述子。
这样的代码可以被应用到图像匹配、目标识别和其他计算机视觉任务中，为实际应用提供了便利。
Python进行特征提取的示例代码
Python进⾏特征提取的⽰例代码#过滤式特征选择#根据⽅差进⾏选择，⽅差越⼩，代表该属性识别能⼒很差，可以剔除from sklearn.feature_selection import VarianceThresholdx=[[100,1,2,3],[100,4,5,6],[100,7,8,9],[101,11,12,13]]selector=VarianceThreshold(1) #⽅差阈值值，selector.fit(x)selector.variances_ #展现属性的⽅差selector.transform(x)#进⾏特征选择selector.get_support(True) #选择结果后，特征之前的索引selector.inverse_transform(selector.transform(x)) #将特征选择后的结果还原成原始数据#被剔除掉的数据，显⽰为0#单变量特征选择from sklearn.feature_selection import SelectKBest,f_classifx=[[1,2,3,4,5],[5,4,3,2,1],[3,3,3,3,3],[1,1,1,1,1]]y=[0,1,0,1]selector=SelectKBest(score_func=f_classif,k=3)#选择3个特征，指标使⽤的是⽅差分析F值selector.fit(x,y)selector.scores_ #每⼀个特征的得分selector.pvalues_selector.get_support(True) #如果为true，则返回被选出的特征下标，如果选择False，则#返回的是⼀个布尔值组成的数组，该数组只是那些特征被选择selector.transform(x)#包裹时特征选择from sklearn.feature_selection import RFEfrom sklearn.svm import LinearSVC #选择svm作为评定算法from sklearn.datasets import load_iris #加载数据集iris=load_iris()x=iris.datay=iris.targetestimator=LinearSVC()selector=RFE(estimator=estimator,n_features_to_select=2) #选择2个特征selector.fit(x,y)selector.n_features_ #给出被选出的特征的数量selector.support_ #给出了被选择特征的maskselector.ranking_ #特征排名，被选出特征的排名为1#注意：特征提取对于预测性能的提升没有必然的联系，接下来进⾏⽐较；from sklearn.feature_selection import RFEfrom sklearn.svm import LinearSVCfrom sklearn import cross_validationfrom sklearn.datasets import load_iris#加载数据iris=load_iris()X=iris.datay=iris.target#特征提取estimator=LinearSVC()selector=RFE(estimator=estimator,n_features_to_select=2)X_t=selector.fit_transform(X,y)#切分测试集与验证集x_train,x_test,y_train,y_test=cross_validation.train_test_split(X,y,test_size=0.25,random_state=0,stratify=y)x_train_t,x_test_t,y_train_t,y_test_t=cross_validation.train_test_split(X_t,y,test_size=0.25,random_state=0,stratify=y)clf=LinearSVC()clf_t=LinearSVC()clf.fit(x_train,y_train)clf_t.fit(x_train_t,y_train_t)print('origin dataset test score:',clf.score(x_test,y_test))#origin dataset test score: 0.973684210526print('selected Dataset:test score:',clf_t.score(x_test_t,y_test_t))#selected Dataset:test score: 0.947368421053import numpy as npfrom sklearn.feature_selection import RFECVfrom sklearn.svm import LinearSVCfrom sklearn.datasets import load_irisiris=load_iris()x=iris.datay=iris.targetestimator=LinearSVC()selector=RFECV(estimator=estimator,cv=3)selector.fit(x,y)selector.n_features_selector.support_selector.ranking_selector.grid_scores_#嵌⼊式特征选择import numpy as npfrom sklearn.feature_selection import SelectFromModelfrom sklearn.svm import LinearSVCfrom sklearn.datasets import load_digitsdigits=load_digits()x=digits.datay=digits.targetestimator=LinearSVC(penalty='l1',dual=False)selector=SelectFromModel(estimator=estimator,threshold='mean')selector.fit(x,y)selector.transform(x)selector.threshold_selector.get_support(indices=True)#scikitlearn提供了Pipeline来讲多个学习器组成流⽔线，通常流⽔线的形式为：将数据标准化，#--》特征提取的学习器————》执⾏预测的学习器，除了最后⼀个学习器之后，#前⾯的所有学习器必须提供transform⽅法，该⽅法⽤于数据转化（如归⼀化、正则化、#以及特征提取#学习器流⽔线（pipeline）from sklearn.svm import LinearSVCfrom sklearn.datasets import load_digitsfrom sklearn import cross_validationfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.pipeline import Pipelinedef test_Pipeline(data):x_train,x_test,y_train,y_test=datasteps=[('linear_svm',LinearSVC(C=1,penalty='l1',dual=False)),('logisticregression',LogisticRegression(C=1))]pipeline=Pipeline(steps)pipeline.fit(x_train,y_train)print('named steps',d_steps)print('pipeline score',pipeline.score(x_test,y_test))if __name__=='__main__':data=load_digits()x=data.datay=data.targettest_Pipeline(cross_validation.train_test_split(x,y,test_size=0.25,random_state=0,stratify=y))以上就是Python进⾏特征提取的⽰例代码的详细内容，更多关于Python 特征提取的资料请关注其它相关⽂章！。
Python技术实现图像特征提取与匹配的方法
Python技术实现图像特征提取与匹配的方法随着科技的不断进步，图像处理技术在各个领域得到了广泛应用。
图像特征提取与匹配是图像处理中的重要环节之一，它能够通过识别图像中的关键特征点，进行图像的检索、识别和对比。
Python作为一门功能强大的编程语言，提供了各种库和工具，可以方便地实现图像特征提取与匹配的方法。
一、图像特征提取图像特征是指在图像中具有独特而稳定的可视化特性，例如边缘、角点、颜色分布等。
图像特征提取的目的就是从图像中找到这些独特的特征点，以便后续的处理和分析。
1. 边缘检测边缘是图像中不同区域之间的分界线，是图像中的显著特征。
Python的OpenCV库提供了Sobel算子、Canny算子等用于边缘检测的函数，可以方便地实现边缘检测的过程。
2. 角点检测角点是图像中具有明显曲率或者弯曲的地方，是图像中的显著特征。
OpenCV 中的Harris角点检测算法和Shi-Tomasi角点检测算法提供了在Python中实现角点检测的函数。
3. SIFT和SURF特征提取SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）是两种经典的特征提取算法，它们可以提取图像中的局部特征，并具有旋转、尺度不变性。
Python中的OpenCV库提供了SIFT和SURF算法的实现，可以方便地提取图像的特征。
二、图像特征匹配图像特征匹配是将两幅或多幅图像中的特征点进行对齐和匹配。
通过图像特征匹配，可以实现图像的检索、识别和对比，是图像处理中的重要环节。
1. 特征点描述在进行图像特征匹配之前，需要对特征点进行描述。
描述子是一种对特征点进行数学表示的方法，可以用于特征点的匹配和对比。
OpenCV中的SIFT和SURF 算法可以提取特征点的描述子。
2. 特征点匹配特征点匹配是将两个图像中的对应特征点连接起来，实现图像的对齐和匹配。
OpenCV中提供了FLANN（最近邻搜索）库，可以高效地实现特征点的匹配。
同时，还可以使用RANSAC算法进行特征点匹配的筛选和优化。
superglue代码解析
SuperGlue代码解析概述在计算机视觉领域，S u pe rG lu e是一种用于姿态估计和形状匹配的算法。
它采用深度学习方法，通过对输入图像进行特征提取和匹配，实现了精确的姿态估计和有效的形状匹配。
本文将对Su pe rG lu e代码进行解析，介绍其核心原理和实现细节。
目录1.引言2.特征提取3.特征匹配4.姿态估计5.形状匹配6.实验结果7.总结与展望1.引言S u pe rG lu e通过结合深度学习和几何优化方法，实现了精确的姿态估计和形状匹配。
下面将逐步介绍其中的关键技术。
2.特征提取在S up er Gl ue中，使用了神经网络提取图像的特征。
该网络通常是一个预训练好的卷积神经网络（CN N），如R e sN et等。
通过将图像输入网络，可以得到表示图像特征的高维向量。
这些向量可以用于后续的匹配和姿态估计。
3.特征匹配S u pe rG lu e使用了相似性度量来计算两个特征向量之间的相似程度。
常用的相似性度量方法包括余弦相似度、欧氏距离等。
通过比较不同特征向量之间的相似性，S u pe rG lu e能够找到最佳的匹配对。
4.姿态估计姿态估计是S up er Gl u e的核心任务之一。
在特征匹配的基础上，S u pe rG lu e使用了优化算法（如RA NS AC）来估计物体的姿态。
通过最小化重投影误差，S upe r Gl ue能够准确地估计物体的旋转和平移参数。
5.形状匹配除了姿态估计，S upe r Gl ue还能进行形状匹配。
通过在特征空间中寻找相似的特征点，Su p er Gl ue可以对形状进行匹配和对齐。
这对于物体识别和目标跟踪等任务非常有用。
6.实验结果S u pe rG lu e在多个数据集上进行了实验，取得了令人瞩目的结果。
在姿态估计任务中，Su p er Gl ue能够实现高精度的旋转和平移估计。
在形状匹配任务中，S upe r G l ue能够准确地匹配不同形状的物体。
特征提取总结及代码
特征提取代码总结颜色提取颜色直方图提取：C ode:#include<cv.h>#include<highgui.h>#include<iostream>usingnamespace std;int main( int argc, char** argv ){IplImage * src= cvLoadImage("E:\\Download\\test1.jpg",1);IplImage* hsv = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 3 );IplImage* h_plane = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1 );IplImage* s_plane = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1 );IplImage* v_plane = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 1 );IplImage* planes[] = { h_plane, s_plane };/** H 分量划分为16个等级，S分量划分为8个等级*/int h_bins = 16, s_bins = 8;int hist_size[] = {h_bins, s_bins};/** H 分量的变化范围*/float h_ranges[] = { 0, 180 };/** S 分量的变化范围*/float s_ranges[] = { 0, 255 };float* ranges[] = { h_ranges, s_ranges };/** 输入图像转换到HSV颜色空间*/cvCvtColor(src, hsv, CV_BGR2HSV );cvCvtPixToPlane(hsv, h_plane, s_plane, v_plane, 0 );/** 创建直方图，二维, 每个维度上均分*/CvHistogram * hist = cvCreateHist( 2, hist_size, CV_HIST_ARRAY, ranges, 1 ); /** 根据H,S两个平面数据统计直方图*/cvCalcHist( planes, hist, 0, 0 );/** 获取直方图统计的最大值，用于动态显示直方图*/float max_value;cvGetMinMaxHistValue(hist, 0, &max_value, 0, 0 );/** 设置直方图显示图像*/int height = 240;int width = (h_bins*s_bins*6);IplImage* hist_img = cvCreateImage(cvSize(width,height), 8, 3 );cvZero(hist_img );/** 用来进行HSV到RGB颜色转换的临时单位图像*/IplImage * hsv_color = cvCreateImage(cvSize(1,1),8,3);IplImage * rgb_color = cvCreateImage(cvSize(1,1),8,3);int bin_w = width / (h_bins * s_bins);for(int h = 0; h <h_bins; h++){for(int s = 0; s <s_bins; s++){int i = h*s_bins + s;/** 获得直方图中的统计次数，计算显示在图像中的高度*/float bin_val = cvQueryHistValue_2D( hist, h, s );int intensity = cvRound(bin_val*height/max_value);/** 获得当前直方图代表的颜色，转换成RGB用于绘制*/cvSet2D(hsv_color,0,0,cvScalar(h*180.f / h_bins,s*255.f/s_bins,255,0)); cvCvtColor(hsv_color,rgb_color,CV_HSV2BGR);CvScalar color = cvGet2D(rgb_color,0,0);cvRectangle(hist_img, cvPoint(i*bin_w,height),cvPoint((i+1)*bin_w,height - intensity),color, -1, 8, 0 );}}cvNamedWindow("Source", 1 );cvShowImage("Source", src );cvNamedWindow("H-S Histogram", 1 );cvShowImage("H-S Histogram", hist_img );cvWaitKey(0);}运行效果截图：形状提取C andy算子对边缘提取：Code：#include"cv.h"#include"cxcore.h"#include"highgui.h"int main( int argc, char** argv ){//声明IplImage指针IplImage* pImg = NULL;IplImage* pCannyImg = NULL;//载入图像，强制转化为GraypImg = cvLoadImage( "E:\\Download\\test.jpg", 0);//为canny边缘图像申请空间pCannyImg = cvCreateImage(cvGetSize(pImg), IPL_DEPTH_8U, 1); //canny边缘检测cvCanny(pImg, pCannyImg, 50, 150, 3);//创建窗口cvNamedWindow("src", 1);cvNamedWindow("canny",1);//显示图像cvShowImage("src", pImg );cvShowImage("canny", pCannyImg );//等待按键cvWaitKey(0);//销毁窗口cvDestroyWindow("src" );cvDestroyWindow("canny" );//释放图像cvReleaseImage(&pImg );cvReleaseImage(&pCannyImg );return 0;}运行效果截图：角点提取：Code：#include<stdio.h>#include"cv.h"#include"highgui.h"#define MAX_CORNERS 100int main(void){int cornersCount=MAX_CORNERS;//得到的角点数目CvPoint2D32f corners[MAX_CORNERS];//输出角点集合IplImage *srcImage = 0,*grayImage = 0,*corners1 = 0,*corners2 = 0;int i;CvScalar color = CV_RGB(255,0,0);cvNamedWindow("image",1);//Load the image to be processedsrcImage = cvLoadImage("E:\\Download\\1.jpg",1);grayImage = cvCreateImage(cvGetSize(srcImage),IPL_DEPTH_8U,1);//copy the source image to copy image after converting the format//复制并转为灰度图像cvCvtColor(srcImage,grayImage,CV_BGR2GRAY);//create empty images os same size as the copied images//两幅临时位浮点图像，cvGoodFeaturesToTrack会用到corners1 = cvCreateImage(cvGetSize(srcImage),IPL_DEPTH_32F,1);corners2 = cvCreateImage(cvGetSize(srcImage),IPL_DEPTH_32F,1);cvGoodFeaturesToTrack(grayImage,corners1,corners2,corners,&cornersCount,0.05, 30,//角点的最小距离是0,//整个图像3,0,0.4);printf("num corners found: %d\n",cornersCount);//开始画出每个点if (cornersCount>0){for (i=0;i<cornersCount;i++){cvCircle(srcImage,cvPoint((int)(corners[i].x),(int)(corners[i].y)),2,color,2,CV_AA,0);}}cvShowImage("image",srcImage);cvSaveImage("imagedst.png",srcImage);cvReleaseImage(&srcImage);cvReleaseImage(&grayImage);cvReleaseImage(&corners1);cvReleaseImage(&corners2);cvWaitKey(0);return 0;}运行效果截图：H ough直线提取：Code：#include<cv.h>#include<highgui.h>#include<math.h>int main(int argc, char** argv){IplImage* src = cvLoadImage("E:\\Download\\2.jpg" , 0 );IplImage* dst;IplImage* color_dst;CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);CvSeq* lines = 0;int i;if( !src )return -1;dst = cvCreateImage( cvGetSize(src), 8, 1 );color_dst = cvCreateImage(cvGetSize(src), 8, 3 );cvCanny(src, dst, 50, 200, 3 );cvCvtColor(dst, color_dst, CV_GRAY2BGR );#if 0lines = cvHoughLines2( dst, storage, CV_HOUGH_STANDARD, 1, CV_PI/180, 100, 0, 0 );for(i = 0; i< MIN(lines->total,100); i++ ){float* line = (float*)cvGetSeqElem(lines,i);float rho = line[0];float theta = line[1];CvPoint pt1, pt2;double a = cos(theta), b = sin(theta);double x0 = a*rho, y0 = b*rho;pt1.x = cvRound(x0 + 1000*(-b));pt1.y = cvRound(y0 + 1000*(a));pt2.x = cvRound(x0 - 1000*(-b));pt2.y = cvRound(y0 - 1000*(a));cvLine(color_dst, pt1, pt2, CV_RGB(255,0,0), 3, CV_AA, 0 );}#elselines = cvHoughLines2( dst, storage, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, 1, CV_PI/180, 50, 50, 10 ); for(i = 0; i< lines->total; i++ ){CvPoint* line = (CvPoint*)cvGetSeqElem(lines,i);cvLine(color_dst, line[0], line[1], CV_RGB(255,0,0), 3, CV_AA, 0 );}#endifcvNamedWindow("Source", 1 );cvShowImage("Source", src );cvNamedWindow("Hough", 1 );cvShowImage("Hough", color_dst );cvWaitKey(0);return 0;}运行效果截图：Hough圆提取：C ode：#include<cv.h>#include<highgui.h>#include<math.h>#include<iostream>usingnamespace std;int main(int argc, char** argv){IplImage* img;img=cvLoadImage("E:\\Download\\3.jpg", 1);IplImage* gray = cvCreateImage(cvGetSize(img), 8, 1 );CvMemStorage* storage = cvCreateMemStorage(0);cvCvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY );cvSmooth( gray, gray, CV_GAUSSIAN, 5, 15 );// smooth it, otherwise a lot of false circles may be detectedCvSeq* circles = cvHoughCircles( gray, storage, CV_HOUGH_GRADIENT, 2, gray->height/4, 200, 1 00 );int i;for(i = 0; i< circles->total; i++ ){float* p = (float*)cvGetSeqElem( circles, i );cvCircle( img, cvPoint(cvRound(p[0]),cvRound(p[1])), 3, CV_RGB(0,255,0), -1, 8, 0 ); cvCircle( img, cvPoint(cvRound(p[0]),cvRound(p[1])), cvRound(p[2]), CV_RGB(255,0,0), 3, 8, 0 );cout<<"圆心坐标x= "<<cvRound(p[0])<<endl<<"圆心坐标y= "<<cvRound(p[1])<<endl;cout<<"半径="<<cvRound(p[2])<<endl;}cout<<"圆数量="<<circles->total<<endl;cvNamedWindow("circles", 1 );cvShowImage("circles", img );cvWaitKey(0);return 0;}运行效果截图：Hough矩形提取：C ode：#include"cv.h"#include"highgui.h"#include<stdio.h>#include<math.h>#include<string.h>int thresh = 50;IplImage* img = 0;IplImage* img0 = 0;CvMemStorage* storage = 0;CvPointpt[4];constchar* wndname = "Square Detection Demo";double angle( CvPoint* pt1, CvPoint* pt2, CvPoint* pt0 ){double dx1 = pt1->x - pt0->x;double dy1 = pt1->y - pt0->y;double dx2 = pt2->x - pt0->x;double dy2 = pt2->y - pt0->y;return (dx1*dx2 + dy1*dy2)/sqrt((dx1*dx1 + dy1*dy1)*(dx2*dx2 + dy2*dy2) + 1e-10); }CvSeq* findSquares4(IplImage* img, CvMemStorage* storage ){CvSeq* contours;int i, c, l, N = 11;CvSizesz = cvSize(img->width & -2, img->height & -2 );IplImage* timg = cvCloneImage(img );IplImage* gray = cvCreateImage(sz, 8, 1 );IplImage* pyr = cvCreateImage(cvSize(sz.width/2, sz.height/2), 8, 3 );IplImage* tgray;CvSeq* result;double s, t;CvSeq* squares = cvCreateSeq( 0, sizeof(CvSeq), sizeof(CvPoint), storage ); cvSetImageROI(timg, cvRect( 0, 0, sz.width, sz.height ));// down-scale and upscale the image to filter out the noisecvPyrDown(timg, pyr, 7 );cvPyrUp(pyr, timg, 7 );tgray = cvCreateImage( sz, 8, 1 );// find squares in every color plane of the imagefor( c = 0; c < 3; c++ ){cvSetImageCOI(timg, c+1 );cvCopy(timg, tgray, 0 );for( l = 0; l < N; l++ ){if( l == 0 ){cvCanny(tgray, gray, 0, thresh, 5 );cvDilate( gray, gray, 0, 1 );}else{cvThreshold(tgray, gray, (l+1)*255/N, 255, CV_THRESH_BINARY );}cvFindContours( gray, storage, &contours, sizeof(CvContour),CV_RETR_LIST, CV_CHAIN_APPROX_SI MPLE, cvPoint(0,0) );while( contours ){result = cvApproxPoly( contours, sizeof(CvContour), storage,CV_POLY_APPROX_DP, cvContourPerim eter(contours)*0.02, 0 );if( result->total == 4 &&fabs(cvContourArea(result,CV_WHOLE_SEQ)) > 1000 &&cvCheckContour Convexity(result) ){s = 0;for(i = 0; i< 5; i++ ){if(i>= 2 ){t = fabs(angle( (CvPoint*)cvGetSeqElem( result, i ),(CvPoint*)cvGetSeqElem( result, i-2 ),(C vPoint*)cvGetSeqElem( result, i-1 )));s = s >t ?s : t;}}if( s < 0.3 )for(i = 0; i< 4; i++ )cvSeqPush( squares,(CvPoint*)cvGetSeqElem( result, i ));}contours = contours->h_next;}}}cvReleaseImage(&gray );cvReleaseImage(&pyr );cvReleaseImage(&tgray );cvReleaseImage(&timg );return squares;}// the function draws all the squares in the imagevoid drawSquares( IplImage* img, CvSeq* squares ){CvSeqReader reader;IplImage* cpy = cvCloneImage(img );int i;cvStartReadSeq( squares, &reader, 0 );for(i = 0; i< squares->total; i += 4 ){CvPoint* rect = pt;int count = 4;memcpy(pt, reader.ptr, squares->elem_size );CV_NEXT_SEQ_ELEM( squares->elem_size, reader );memcpy(pt + 1, reader.ptr, squares->elem_size );CV_NEXT_SEQ_ELEM( squares->elem_size, reader );memcpy(pt + 2, reader.ptr, squares->elem_size );CV_NEXT_SEQ_ELEM( squares->elem_size, reader );memcpy(pt + 3, reader.ptr, squares->elem_size );CV_NEXT_SEQ_ELEM( squares->elem_size, reader );cvPolyLine(cpy, &rect, &count, 1, 1, CV_RGB(0,255,0), 3, CV_AA, 0 );}cvShowImage(wndname, cpy );cvReleaseImage(&cpy );}void on_trackbar( int a ){if(img )drawSquares(img, findSquares4( img, storage ) );}char* names[] = { "1.jpg", 0 };int main(int argc, char** argv){int i, c;storage = cvCreateMemStorage(0);for(i = 0; names[i] != 0; i++ ){img0 = cvLoadImage( names[i], 1 );if( !img0 ){printf("Couldn't load %s\n", names[i] );continue;}img = cvCloneImage( img0 );cvNamedWindow(wndname, 1 );cvCreateTrackbar("canny thresh", wndname, &thresh, 1000, on_trackbar ); on_trackbar(0);c = cvWaitKey(0);cvReleaseImage(&img );cvReleaseImage(&img0 );cvClearMemStorage( storage );if( c == 27 )break;}cvDestroyWindow(wndname );return 0;}运行效果截图：边缘直方图提取：Code：#include"cv.h"#include"highgui.h"#include<stdio.h>#include<ctype.h>#define PI 3.14int main(){IplImage *src = 0; // source imagreIplImage *histimg = 0; // histogram imageCvHistogram *hist = 0; // define multi_demention histogram IplImage* canny;CvMat* canny_m;IplImage* dx; // the sobel x differenceIplImage* dy; // the sobel y differenceCvMat* gradient; // value of gradientCvMat* gradient_dir; // direction of gradientCvMat* dx_m; // format transform to matrixCvMat* dy_m;CvMat* mask;CvSize size;IplImage* gradient_im;int i,j;float theta;int hdims = 8; // 划分HIST的个数，越高越精确float hranges_arr[] = {-PI/2,PI/2}; // 直方图的上界和下界float* hranges = hranges_arr;float max_val; //int bin_w;src=cvLoadImage("E:\\Download\\test.jpg", 0); // force to gray imageif(src==0) return -1;cvNamedWindow("Histogram", 0 );//cvNamedWindow( "src", 0);size=cvGetSize(src);canny=cvCreateImage(cvGetSize(src),8,1);//边缘图像dx=cvCreateImage(cvGetSize(src),32,1);//x方向上的差分//此处的数据类型为U 不怕溢出吗？dy=cvCreateImage(cvGetSize(src),32,1);gradient_im=cvCreateImage(cvGetSize(src),32,1);//梯度图像canny_m=cvCreateMat(size.height,size.width,CV_32FC1);//边缘矩阵dx_m=cvCreateMat(size.height,size.width,CV_32FC1);dy_m=cvCreateMat(size.height,size.width,CV_32FC1);gradient=cvCreateMat(size.height,size.width,CV_32FC1);//梯度矩阵gradient_dir=cvCreateMat(size.height,size.width,CV_32FC1);//梯度方向矩阵mask=cvCreateMat(size.height,size.width,CV_32FC1);//掩码cvCanny(src,canny,60,180,3);//边缘检测cvConvert(canny,canny_m);//把图像转换为矩阵cvSobel(src,dx,1,0,3);// 一阶X方向的图像差分:dxcvSobel(src,dy,0,1,3);// 一阶Y方向的图像差分:dycvConvert(dx,dx_m);cvConvert(dy,dy_m);cvAdd(dx_m,dy_m,gradient); // value of gradient//梯度不是等于根号下x的导数的平方加上y导数的平方吗？cvDiv(dx_m,dy_m,gradient_dir); // directionfor(i=0;i<size.height;i++)for(j=0;j<size.width;j++){if(cvmGet(canny_m,i,j)!=0 &&cvmGet(dx_m,i,j)!=0)//此行是什么意思？只看边缘上的方向？{theta=cvmGet(gradient_dir,i,j);theta=atan(theta);cvmSet(gradient_dir,i,j,theta);}else{cvmSet(gradient_dir,i,j,0);}}hist = cvCreateHist( 1, &hdims, CV_HIST_ARRAY, &hranges, 1 );// 创建一个指定尺寸的直方图，并返回创建的直方图指针histimg = cvCreateImage( cvSize(320,200), 8, 3 ); // 创建一个图像，通道cvZero( histimg ); // 清；cvConvert(gradient_dir,gradient_im);//把梯度方向矩阵转化为图像cvCalcHist( &gradient_im, hist, 0, canny ); // 计算直方图cvGetMinMaxHistValue( hist, 0, &max_val, 0, 0 ); // 只找最大值cvConvertScale(hist->bins, hist->bins, max_val ? 255. / max_val : 0., 0 );// 缩放bin 到区间[0,255] ，比例系数cvZero(histimg );bin_w = histimg->width /16; // hdims: 条的个数，则bin_w 为条的宽度// 画直方图for(i = 0; i<hdims; i++ ){double val = ( cvGetReal1D(hist->bins,i)*histimg->height/255 );// 返回单通道数组的指定元素，返回直方图第i条的大小，val为histimg中的i条的高度CvScalar color = CV_RGB(255,255,0); //(hsv2rgb(i*180.f/hdims);//直方图颜色cvRectangle( histimg, cvPoint(100+i*bin_w,histimg->height),cvPoint(100+(i+1)*bin_w,(int)(his timg->height - val)), color, 1, 8, 0 ); // 画直方图——画矩形，左下角，右上角坐标}cvShowImage("src", src);cvShowImage("Histogram", histimg );cvWaitKey(0);cvDestroyWindow("src");cvDestroyWindow("Histogram");cvReleaseImage(&src );cvReleaseImage(&histimg );cvReleaseHist ( &hist );return 0;}运行效果截图：视频流中边缘检测：Code：#include"highgui.h"#include"cv.h"#include"stdio.h"#include<ctype.h>int main(int argc,char ** argv){IplImage * laplace = 0;IplImage * colorlaplace = 0;IplImage * planes[3] = {0,0,0};CvCapture *capture = 0;//从摄像头读取/*if(argc == 1 ||( argc==2 &&strlen(argv[1])==1 &&isdigit(argv[1][0]) ))capture = cvCaptureFromCAM(argc == 2 ? argv[1][0] -'0':0);*///从文件中读取/* else if(argc == 2)*/capture = cvCaptureFromAVI("1.avi");if(!capture){fprintf(stderr,"Could not initialize capturing...\n");return -1;}cvNamedWindow("Laplacian",1);cvNamedWindow("video",1);//循环捕捉，直到用户按键跳出循环体for(;;){IplImage * frame =0; //抓起一祯frame = cvQueryFrame(capture);if(!frame)break;if(!laplace){//创建图像for(int i=0;i<3;i++)planes[i] = cvCreateImage(cvSize(frame->width,frame->height),IPL_DEPTH_8U,1);laplace = cvCreateImage(cvSize(frame->width,frame->height),IPL_DEPTH_16S,1);colorlaplace=cvCreateImage(cvSize(frame->width,frame->height),IPL_DEPTH_8U,3);}cvCvtPixToPlane(frame,planes[0],planes[1],planes[2],0);for(int i=0;i<3;i++){//交换，如通道变换cvLaplace(planes[i],laplace,3);//使用线性变换转换输入函数元素成为无符号整形cvConvertScaleAbs(laplace,planes[i],1,0);}cvCvtPlaneToPix(planes[0],planes[1],planes[2],0,colorlaplace); //结构相同（- 顶—左结构,1 - 底—左结构）colorlaplace->origin = frame->origin;//高斯滤波，平滑图像// cvSmooth(colorlaplace, colorlaplace, CV_GAUSSIAN, 1, 0, 0); //形态学滤波,闭运算cvDilate(colorlaplace, colorlaplace, 0, 1);//膨胀cvErode(colorlaplace, colorlaplace, 0, 1);//腐蚀cvShowImage("video", frame);cvShowImage("Laplacian",colorlaplace);if(cvWaitKey(10)>0)break;}cvReleaseCapture(&capture);cvDestroyWindow("Laplacian");cvDestroyWindow("video");return 0;}运行效果截图：纹理提取：Code：#include<iostream>#include<math.h>#include"cv.h"#include"highgui.h"int main(int argc, char* argv[])int tmp[8]={0};int sum=0;int k=0;IplImage* img,*dst;img=cvLoadImage("E:\\Download\\2.jpg",0);CvScalar s;cvNamedWindow("img",NULL);cvNamedWindow("dst",NULL);cvShowImage("img",img);uchar* data=(uchar*)img->imageData;int step=img->widthStep;dst=cvCreateImage(cvSize(img->width,img->height),img->depth,1);dst->widthStep=img->widthStep;for(int i=1;i<img->height-1;i++)for(int j=1;j<img->width-1;j++){if(data[(i-1)*step+j-1]>data[i*step+j]) tmp[0]=1;else tmp[0]=0;if(data[i*step+(j-1)]>data[i*step+j]) tmp[1]=1;else tmp[1]=0;if(data[(i+1)*step+(j-1)]>data[i*step+j]) tmp[2]=1;else tmp[2]=0;if (data[(i+1)*step+j]>data[i*step+j]) tmp[3]=1;else tmp[3]=0;if (data[(i+1)*step+(j+1)]>data[i*step+j]) tmp[4]=1;else tmp[4]=0;if(data[i*step+(j+1)]>data[i*step+j]) tmp[5]=1;else tmp[5]=0;if(data[(i-1)*step+(j+1)]>data[i*step+j]) tmp[6]=1;else tmp[6]=0;if(data[(i-1)*step+j]>data[i*step+j]) tmp[7]=1;else tmp[7]=0;for(k=0;k<=7;k++)sum+=abs(tmp[k]-tmp[k+1]);sum=sum+abs(tmp[7]-tmp[0]);if (sum<=2)s.val[0]=(tmp[0]*128+tmp[1]*64+tmp[2]*32+tmp[3]*16+tmp[4]*8+tmp[5]*4+tmp[6]*2+tmp[7]);else s.val[0]=59;cvSet2D(dst,i,j,s);}cvShowImage("dst",dst);cvWaitKey(-1);return 0;运行效果截图：。
matlab特征提取代码（Matlabfeatureextractioncode）
matlab特征提取代码（Matlab feature extraction code）我= 1:26F = strcat（想：\ bishe \”，num2str（我））；图像= strcat（F，“.jpg”）；PS = imread（图像）；PS = imresize（PS，[ 300300 ]，'bilinear’）；%归一化大小PS = rgb2gray（PS）；[ M ]，N =大小（PS）；%测量图像尺寸参数GP =零（1256）；%预创建存放灰度出现概率的向量K = 0:255GP（K + 1）=长度（找到（PS = = k））/（m×n）；%计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置结束%直方图均衡化S1 =零（1256）；我为1:256J = 1：我S1（我）= GP（J）+ S1（我）；%计算SK结束结束S2 =圆（（S1×256）+ 0.5）；%将SK归到相近级的灰度%图像均衡化F＝PS；我= 0:255F（找到（PS = =我））= S2（i + 1）；%将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素结束图，imshow（f）；%边缘检测F =边缘（F，'canny '，0.25）；imshow（f）；%二值法锐化图像F =双（F）；【X，Y ] =梯度（F）；G = SQRT（X * X + Y Y）；我发现（G＞＝0.5）；G（我）= 256；J =找到（g＜0.5）；G（j）= 0；imshow（G）；标题（“二值法锐化图像”）；%中值滤波G = medfilt2（G）；G =抖动（G）；imshow（G）；%提取面积，矩形度，圆形度，拉伸度特征% G = im2bw（G）；【X，Y ] =大小（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；纽约= 0；%记录垂直方向连续周长像素点的个数我= 1 xJ = 1：Y如果（BW（i，j）> 0）P2 = J；如果（（p2-p1）= = 1）%判断是否为垂直方向连续的周长像素点纽约纽约+ 1；结束P1 = P2；结束结束结束%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J = 1：Y我= 1 x如果（BW（i，j）> 0）P2 =我；如果（（p2-p1）= = 1）%判断是否为水平方向连续的周长像素点NX = NX + 1；结束P1 = P2；结束结束结束Sn =金额（金额（BW））；%计算周长像素点的总数ND = Sn NX纽约；%计算奇数码的链码数目H=max (sum (g));% calculated the target heightW=max (sum (G')); g% by image matrix transpose, calculating widthL=sqrt (2) *Nd+Nx+Ny%; calculate the perimeter%==== form eigenvalue calculation ===%A=bwarea (g);% calculated the target areaR=A/ (H*W);% rectangular degreeE=min (H, W) /max (H, W);% calculated lengthTemp1=[A, R, E];% extraction of invariant feature[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 (x.^2.*g); M.m02=sum (y.^2.*g); M.m30=sum (x.^3.*g); M.m03=sum (y.^3.*g); M.m12=sum (x.*y.^2.*g); M.m21=sum (x.^2.*y.*g); Xbar=m.m10/m.m00;Ybar=m.m01/m.m00;E.eta11= (m.m11-ybar*m.m10) /m.m00^2;E.eta20= (m.m20-xbar*m.m10) /m.m00^2;E.eta02= (m.m02-ybar*m.m01) /m.m00^2;E.eta30= (m.m30-3*xbar*m.m20+2*xbar^2*m.m10) /m.m00^2.5;E.eta03= (m.m03-3*ybar*m.m02+2*ybar^2*m.m01) /m.m00^2.5;E.eta21= (m.m21-2*xbar*m.m11-ybar*m.m20+2*xbar^2*m.m01) /m.m00^2.5;E.eta12= (m.m12-2*ybar*m.m11-xbar*m.m02+2*ybar^2*m.m10) /m.m00^2.5;Phi (1) =e.eta20+e.eta02;Phi (2) = (e.eta20-e.eta02) ^2+4*e.eta11^2;Phi (3) = (e.eta30-3*e.eta12) ^2+ (3*e.eta21-e.eta03) ^2;Phi (4) = (e.eta30+e.eta12) ^2+ (e.eta21+e.eta03) ^2;Phi (5) = (e.eta30-3*e.eta12) * (e.eta30+e.eta12) * ((e.eta30+e.eta12) ^2-3* (e.eta21+e.eta03) ^2+(3*e.eta21-e.eta03) * (e.eta21+e.eta03) * (3*(e.eta30+e.eta12) ^2- (e.eta21+e.eta03) ^2));Phi (6) = (e.eta20-e.eta02) * ((e.eta30+e.eta12) ^2-(e.eta21+e.eta03) ^2) +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) ^2-3* (e.eta21+e.eta03) ^2) +(3*e.eta12-e.eta30) * (e.eta21+e.eta03) * (3*(e.eta30+e.eta12) ^2- (e.eta21+e.eta03) ^2);Temp2 = ABS (log (PHI));% contains seven characteristic values Temp=[temp1, temp2]End。
OPENCV特征提取代码总结
OPENCV特征提取代码总结OpenCV是一个计算机视觉库，提供了许多用于图像处理和计算机视觉任务的函数和算法。
其中特征提取是OpenCV中一个非常重要的功能，它可以从图像中提取出能够表达图像特征的向量。
下面是几个常见的特征提取方法的代码总结。
1. Harris角点检测算法代码Harris角点检测算法是一种常用的角点检测算法，可以检测图像中的角点。
它的代码如下：```import cv2import numpy as npdef harris_corner_detector(image):gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#计算图像的梯度dx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)dy = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)# 计算Harris角点响应函数dx2 = cv2.multiply(dx, dx)dy2 = cv2.multiply(dy, dy)dxy = cv2.multiply(dx, dy)k=0.04det = cv2.subtract(cv2.multiply(dx2, dy2), cv2.multiply(dxy, dxy))trace = cv2.add(dx2, dy2)response = cv2.divide(det, trace + k)#寻找响应值大于阈值的角点corners = []threshold = 0.01for i in range(response.shape[0]):for j in range(response.shape[1]):if response[i, j] > threshold:corners.append(cv2.KeyPoint(j, i, 1, -1, response[i, j]))return corners# 调用Harris角点检测算法image = cv2.imread('image.jpg')corners = harris_corner_detector(image)#在图片上绘制出检测到的角点cv2.drawKeypoints(image, corners, image)cv2.imshow('image', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows```2.SIFT特征提取算法代码SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)是一种尺度不变的特征提取算法，可以提取出图像的关键点和对应的描述子。
特征提取模型代码
特征提取模型代码特征提取是机器学习中非常重要的一个环节，通常特征提取模型代码是实现特征提取的核心代码。
在本文中，我们将分步骤地讨论特征提取模型代码，以便更好地理解这个过程。
1. 导入必要的库在开始编写特征提取代码之前，我们需要导入一些必要的库。
根据不同的任务和需要，导入的库可能有所不同。
但是，通常情况下，我们需要导入numpy、pandas、scikit-learn等库。
```pythonimport numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer```2. 加载数据特征提取的第一步是加载数据。
在加载数据时，我们需要指定文件路径或URL或者其他可以获取数据的方式。
然后，将数据转换为特定格式的数据框或张量，以便在后续步骤中使用。
```pythondata = pd.read_csv("data.csv")X = data["text"].valuesy = data["label"].values```3. 特征提取特征提取是特征工程的核心步骤之一。
它的主要目的是从原始数据中提取有意义的特征。
这些特征可以是文本中的单词或短语、图像中的纹理或颜色、声音中的频率模式等。
下面是在文本数据上使用CountVectorizer和TfidfVectorizer进行特征提取的示例代码。
```python# CountVectorizercv = CountVectorizer()X_cv = cv.fit_transform(X)# TfidfVectorizertfidf = TfidfVectorizer()X_tfidf = tfidf.fit_transform(X)```4. 特征选择在进行特征提取之后，我们需要对提取出的特征进行选择。
Python中的数据清洗和特征提取实战案例
Python中的数据清洗和特征提取实战案例数据清洗和特征提取是数据分析和机器学习中不可或缺的步骤。
Python提供了丰富的库和工具，使得数据清洗和特征提取变得更加高效和方便。
在本文中，我们将介绍一些实战案例，展示如何使用Python进行数据清洗和特征提取的操作。
一、数据清洗数据清洗是指对原始数据进行处理，以去除重复值、处理缺失值、处理异常值等操作，以保证数据的质量和准确性。
1.去除重复值在数据集中，重复值可能对分析结果产生误导。
我们可以使用Pandas库提供的drop_duplicates()函数来去除重复值。
下面是一个简单的示例：```pythonimport pandas as pddata = pd.read_csv('data.csv')data = data.drop_duplicates()```2.处理缺失值缺失值是数据分析中常见的问题，我们需要处理这些缺失值以保证分析的准确性。
Pandas库提供了fillna()函数来填充缺失值。
下面是一个示例：```pythonimport pandas as pddata = pd.read_csv('data.csv')data = data.fillna(0) # 用0填充缺失值```3.处理异常值异常值可能会对我们的分析结果产生不良影响。
我们可以使用一些统计方法，如Z-score、箱线图等来检测和处理异常值。
下面是一个使用Z-score方法处理异常值的示例：```pythonimport pandas as pdfrom scipy import statsdata = pd.read_csv('data.csv')data['z_score'] = stats.zscore(data['column_name'])data = data[(data['z_score'] < 3) & (data['z_score'] > -3)] # 去除3倍标准差之外的值```二、特征提取特征提取是从原始数据中提取有用信息的过程。
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。
python利用opencv实现SIFT特征提取与匹配
python利⽤opencv实现SIFT特征提取与匹配本⽂实例为⼤家分享了利⽤opencv实现SIFT特征提取与匹配的具体代码，供⼤家参考，具体内容如下1、SIFT1.1、sift的定义SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是⽤于图像处理领域的⼀种描述。
这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是⼀种局部特征描述⼦。
1.2、sift算法介绍SIFT由David Lowe在1999年提出，在2004年加以完善。
SIFT在数字图像的特征描述⽅⾯当之⽆愧可称之为最红最⽕的⼀种，许多⼈对SIFT进⾏了改进，诞⽣了SIFT的⼀系列变种。
SIFT已经申请了专利（所以现在opencv使⽤这个算法，需要低的版本）。
SIFT特征是基于物体上的⼀些局部外观的兴趣点⽽与影像的⼤⼩和旋转⽆关。
对于光线、噪声、微视⾓改变的容忍度也相当⾼。
基于这些特性，它们是⾼度显著⽽且相对容易撷取，在母数庞⼤的特征数据库中，很容易辨识物体⽽且鲜有误认。
使⽤SIFT特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当⾼，甚⾄只需要3个以上的SIFT物体特征就⾜以计算出位置与⽅位。
在现今的电脑硬件速度下和⼩型的特征数据库条件下，辨识速度可接近即时运算。
SIFT特征的信息量⼤，适合在海量数据库中快速准确匹配。
SIFT算法具有如下⼀些特点：1）SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视⾓变化、仿射变换、噪声也保持⼀定程度的稳定性；2）区分性（Distinctiveness）好，信息量丰富，适⽤于在海量特征数据库中进⾏快速、准确的匹配；3）多量性，即使少数的⼏个物体也可以产⽣⼤量的SIFT特征向量；4）⾼速性，经优化的SIFT匹配算法甚⾄可以达到实时的要求；5）可扩展性，可以很⽅便的与其他形式的特征向量进⾏联合。
1.3、特征检测SIFT特征检测主要包括以下4个基本步骤：1）尺度空间极值检测：搜索所有尺度上的图像位置。
汉字特征提取代码
汉字特征提取代码：提取32维汉字笔画特征（横，撇，竖，奈）%%笔画线密度特征提取64维function bi=bihuamidutiqu(a)% clear;% clc;b=zeros(1,32);heng=zeros(1,8);%特征0~1交变数shu=zeros(1,8);%特征0~1交变数zu=zeros(1,8);%特征0~1交变数fu=zeros(1,8);%特征0~1交变数% d=imread('ch.jpg');d=imresize(a,[64 64]);imshow(d);d=im2bw(d);[m,n]=size(d);% t1 = (0:low-1)*ch + 4;% t2 = (1:low)*ch;% t3 = (0:row-1)*cw + 4;% t4 = (1:row)*cw;jq=d(:,4:8:60);%%取八列扫描W=jq';[P,Q]=size(W);J=d(4:8:60,:);%%取八行扫描[M,N]=size(J);% **********shufor i=1:P% s=0;for j=1:Q-1%******统计相邻像素由0到1的次数****************%if W(i,j)==0 &&W(i,j+1)==1% if (W(i,j)==0 &&W(i,j+1)==1)||(W(i,j)==1 &&W(i,j+1)==0) shu(i)=shu(i)+1;endendend% ***********hengfor i=1:M% s=0;for j=1:N-1%******统计相邻像素由0到1的次数****************%if J(i,j)==0 &&J(i,j+1)==1% if (J(i,j)==0 &&J(i,j+1)==1)||(J(i,j)==1 &&J(i,j+1)==0) heng(i)=heng(i)+1;endendend%***********zu主对角线 fliplr(A)左右颠倒a1=diag(d,28);a1=a1';a2=diag(d,20);a2=a2';a3=diag(d,12);a3=a3';a4=diag(d,4);a4=a4';a5=diag(d,-4);a5=a5';a6=diag(d,-12);a6=a6';a7=diag(d,-20);a7=a7';a8=diag(d,-28);a8=a8';[m,n]=size(a1);for i=1:n-1if a1(1,i)==0 && a1(1,i+1)==1zu(1)=zu(1)+1;i=i+1;endend[m,n]=size(a2);for i=1:n-1if a2(1,i)==0 && a2(1,i+1)==1zu(2)=zu(2)+1;i=i+1;endend[m,n]=size(a3);for i=1:n-1if a3(1,i)==0 && a3(1,i+1)==1zu(3)=zu(3)+1;i=i+1;endend[m,n]=size(a4);for i=1:n-1if a4(1,i)==0 && a4(1,i+1)==1zu(4)=zu(4)+1;i=i+1;endend[m,n]=size(a5);for i=1:n-1if a5(1,i)==0 && a5(1,i+1)==1 zu(5)=zu(5)+1;i=i+1;endend[m,n]=size(a6);for i=1:n-1if a6(1,i)==0 && a6(1,i+1)==1 zu(6)=zu(6)+1;i=i+1;endend[m,n]=size(a7);for i=1:n-1if a7(1,i)==0 && a7(1,i+1)==1 zu(7)=zu(7)+1;i=i+1;endend[m,n]=size(a8);for i=1:n-1if a8(1,i)==0 && a8(1,i+1)==1 zu(8)=zu(8)+1;i=i+1;endend%***********fu负对角线 fliplr(A)左右颠倒e=fliplr(d);b1=diag(e,28);b1=b1';b2=diag(e,20);b2=b2';b3=diag(e,12);b3=b3';b4=diag(e,4);b4=b4';b5=diag(e,-4);b5=b5';b6=diag(e,-12);a6=b6';b7=diag(e,-20);b7=b7';b8=diag(e,-28);b8=b8';[m,n]=size(b1);for i=1:n-1if b1(1,i)==0 && b1(1,i+1)==1fu(1)=fu(1)+1;i=i+1;endend[m,n]=size(b2);for i=1:n-1if b2(1,i)==0 && b2(1,i+1)==1 fu(2)=fu(2)+1;i=i+1;endend[m,n]=size(b3);for i=1:n-1if b3(1,i)==0 && b3(1,i+1)==1 fu(3)=fu(3)+1;i=i+1;endend[m,n]=size(b4);for i=1:n-1if b4(1,i)==0 && b4(1,i+1)==1 fu(4)=fu(4)+1;i=i+1;endend[m,n]=size(b5);for i=1:n-1if b5(1,i)==0 && b5(1,i+1)==1 fu(5)=fu(5)+1;i=i+1;endend[m,n]=size(b6);for i=1:n-1if b6(1,i)==0 && b6(1,i+1)==1 fu(6)=fu(6)+1;i=i+1;endend[m,n]=size(b7);for i=1:n-1if b7(1,i)==0 && b7(1,i+1)==1 fu(7)=fu(7)+1;i=i+1;endend[m,n]=size(b8);for i=1:n-1if b8(1,i)==0 && b8(1,i+1)==1 fu(8)=fu(8)+1;i=i+1;endend% heng% shu% zu% fub=[heng shu zu fu];bi=b;%%*******4维汉字外围轮廓特征横竖撇奈%%*******4维汉字外围轮廓特征横竖撇奈function lk=wwlk(a)% clear;% clc;count=4;feature=zeros(1,4);%特征% a=imread('w.jpg');d=imresize(a,[64 64]);% figure,imshow(d);d=im2bw(d);[m,n]=size(d);%%取出四块边界扫描笔画线k1=d(1:4,:);k2=d(61:64,:);k3=d(:,1:4);k4=d(:,61:64);figure,imshow(k1);figure,imshow(k2);figure,imshow(k3);k3=k3';figure,imshow(k4);k4=k4';for i = 1 : 4f1=0;g1=0;p1=0;for j = 1 : m-1if k1(i,j)==0 && k1(i,j+1)==1feature(1)=feature(1)+1;p1=p1+1;f1=i; g1=j;endendif f1<4 && g1>0 && feature(1)>1&&(k1(f1+1,g1+1)==1)&&(k1(f1+1,g1)==0)feature(1)=feature(1)-p1;endif f1<4 && g1>1 && feature(1)>=1 &&(k1(f1+1,g1-1)==0)&&(k1(f1+1,g1)==1)%%撇feature(1)=feature(1)-p1;endif f1<4 && g1>0 && feature(1)>=1 &&(k1(f1+1,g1)==0)&&(k1(f1+1,g1+1)==1)%%捺feature(1)=feature(1)-p1;endendfor i = 1 : 4f2=0;g2=0; p2=0;for j =1:m-1if k2(i,j)==0 && k2(i,j+1)==1feature(2)=feature(2)+1;p2=p2+1;f2=i; g2=j;endendif f2<4 && g2>0 && (feature(2)>=1) && (k2(f2+1,g2+1)==1) && (k2(f2+1,g2)==0)feature(2)=feature(2)-p2;endif f2<4 && g2>0 && feature(2)>=1 &&(k2(f2+1,g2-1)==0)&&(k2(f2+1,g2)==1) %撇feature(2)=feature(2)-p2;endif f2<4 && g2>0 && feature(2)>=1 && (k2(f2+1,g2+1)==1) && (k2(f2+1,g2)==0) %捺feature(2)=feature(2)-p2;endendfor i = 1 : 4f3=0;g3=0;p3=0;for j = 1 : m-1if k3(i,j)==0 && k3(i,j+1)==1feature(3)=feature(3)+1;p3=p3+1;f3=i; g3=j;endendif f3<4 && g3>0 && feature(3)>=1 && (k3(f3+1,g3+1)==1) && (k3(f3+1,g3)==0)feature(3)=feature(3)-p3;endif f3<4 && g3>0 && feature(3)>=1 && (k3(f3+1,g3)==1) &&(k3(f3+1,g3-1)==0)feature(3)=feature(3)-p3;endif f3<4 && g3>0 && feature(3)>=1 && g3>0&&(k3(f3+1,g3)==0)&&(k3(f3+1,g3+1)==1)feature(3)=feature(3)-p3;endendfor i = 1 : 4f4=0;g4=0;p4=0;for j = 1 : m-1if k4(i,j)==0 && k4(i,j+1)==1feature(4)=feature(4)+1;p4=p4+1;f4=i; g4=j;endendif f4<4 && g4>0 && (feature(4)>=1) && (k4(f4+1,g4+1)==1) && (k4(f4+1,g4)==0)feature(4)=feature(4)-p4;endif f4<4 && g4>0 && feature(4)>=1 && (k4(f4+1,g4-1)==0) && (k4(f4+1,g4)==1) %%丿feature(4)=feature(4)-p4;endif f4<4 && g4>0 && feature(4)>=1 && (k4(f4+1,g4)==0) &&(k4(f4+1,g4+1)==1) %%捺feature(4)=feature(4)-p4;endendlk=feature;%%汉字粗网格特征提取%%汉字粗网格特征提取function gr=wgtzheng(a)count=17;feature=zeros(1,count);%特征feat=zeros(1,16);%特征0~1交变数% d=imread('c.jpg');d=imresize(a,[64 64]);% imshow(d);d=im2bw(d);[m,n]=size(d);low = 4; % 水平块数row=4;%垂直块数ch = m/low; %4cw = n/row; %4t1 = (0:low-1)*ch + 1;t2 = (1:low)*ch;t3 = (0:row-1)*cw + 1;t4 = (1:row)*cw;q=0;for i = 1 : lowfor j = 1 : rowtemp = d(t1(i):t2(i), t3(j):t4(j));feature((i-1)*row+j)=sum(sum(temp));%统计这16个区域的白像素的个数,得到16个特征q=q+feature((i-1)*row+j);% feat((i-1)*row+j)=fact(temp);endendfeature(count)=sum(sum(d));%图像全像素和f=zeros(1,17);for i=1:17f(i)=feature(i)/q;endgr=f;汉字诗的四维外围特征：对于诗的特征提取，得到53维的特征向量如下：tz =Columns 1 through 81.0000 3.0000 1.00002.00003.0000 2.00002.0000 2.0000Columns 9 through 161.0000 1.0000 1.0000 1.00002.0000 5.00002.0000 1.0000Columns 17 through 245.0000 2.0000 2.0000 3.0000 3.0000 2.0000 3.0000 3.0000Columns 25 through 321.0000 1.0000 3.00002.0000 2.0000 0 1.0000 1.0000Columns 33 through 401.00002.0000 1.0000 1.0000 0.0163 0.0023 0.0990 0.0035Columns 41 through 480.0419 0.0361 0.1001 0.1059 0.0827 0.0396 0.0931 0.1094Columns 49 through 530.0419 0.0896 0.0629 0.0757 1.0000汉字重构代码：close all;clear;A=imread('ya.jpg');figure,imshow(A);title('原字符图像');%%%非线性字体大小归一化为24×24点阵A1=imresize(A,[24 24]);%%%二值化A2=im2bw(A1,0.3);figure,imshow(A2);title('原字符图像二值化');[m,n]=size(A2);A4=A2; A5=A2; A6=A2; A7=A2;B1=[0,0,0;1,1,1;0,0,0];fs1=zeros(24,24);fs1=imerode(A4,B1);B11=[0,0,0;1,1,1;0,0,0];pz11=zeros(24,24);fs11=imerode( fs1,B11);pz11=imdilate(fs11,B11);pz111=imdilate(pz11,B11);figure,imshow(pz111);title('横方向开运算');%先腐蚀后膨胀%%汉字单笔划变换for i=1:22for j=1:24if pz111(i,j)==0&&pz111(i+1,j)==1&&pz111(i+2,j)==1pz111(i+1,j)=0;endendendfigure,imshow(pz111);title('横单笔化');for i=1:22for j=1:22if pz111(i+1,j+1)==1&&pz111(i,j)==1&&pz111(i+1,j+2)==1 %%%左上相邻像素判别pz111(i,j)=0;pz111(i+1,j)=1;endif pz111(i+1,j+1)==1&&pz111(i+1,j)==1&&pz111(i,j+2)==1 %%%右上相邻像素判别pz111(i,j+2)=0;pz111(i+1,j+2)=1;endif pz111(i,j+1)==1&&pz111(i+1,j)==1&&pz111(i,j+2)==1 %%%左下相邻像素判别pz111(i,j)=1;pz111(i+1,j)=0;endifpz111(i,j+1)==1&&pz111(i,j)==1&&pz111(i+1,j+2)==1 %%%右下相邻像素判别pz111(i,j+2)=1;pz111(i+1,j+2)=0;endifpz111(i+1,j+1)==1&&pz111(i+1,j)==1&&pz111(i,j+1)==1 %%%正上方相邻像素判别pz111(i,j+1)=0;endif pz111(i+1,j+1)==1&&pz111(i+1,j)==1&&pz111(i,j)==1pz111(i,j)=0;endifpz111(i,j+1)==1&&pz111(i,j)==1&&pz111(i+1,j+1)==1 %%%正下方相邻像素判别pz111(i+1,j+1)=0;endif pz111(i,j+1)==1&&pz111(i,j)==1&&pz111(i+1,j)==1 pz111(i+1,j)=0;endendendfor i=1:22for j=1:22ifpz111(i+1,j+1)==1&&pz111(i,j)==0&&pz111(i+1,j)==0&&pz111(i,j+1)==0&&pz111(i+2,j)==0&&pz111(i,j+2)==0 ...&&pz111(i+1,j+2)==0&&pz111(i+2,j+1)==0&&pz111(i+2,j+2)==0 %%%消除孤立点pz111(i+1,j+1)=0;endendendfigure,imshow(pz111);title('横单笔化修正');B2=[0,1,0;0,1,0;0,1,0];fs2=zeros(24,24);% for i=1:double(aver)% fs2=imerode(A5,B2);% endfs2=imerode(A5,B2);% figure,imshow(fs2);title('竖方向笔划');B21=[0,1,0;0,1,0;0,1,0];pz21=zeros(24,24);fs21=imerode(fs2,B21);pz21=imdilate(fs21,B21);pz211=imdilate(pz21,B21);% figure,imshow(pz211);title('竖方向开运算');for j=1:22for i=1:24if pz211(i,j)==0&&pz211(i,j+1)==1&&pz211(i,j+2)==1pz211(i,j+1)=0;endendend% figure,imshow(pz211);title('竖单笔化');for j=1:22for i=1:22if pz211(i+1,j+1)==1&&pz211(i,j)==1&&pz211(i+2,j+1)==1 %%%左上相邻像素判别pz211(i,j)=0;pz211(i,j+1)=1;endif pz211(i+1,j)==1&&pz211(i+2,j)==1&&pz211(i,j+1)==1 %%%右上相邻像素判别pz211(i,j+1)=0;pz211(i,j)=1;endif pz211(i,j+1)==1&&pz211(i+1,j+1)==1&&pz211(i+2,j)==1 %%%左下相邻像素判别pz211(i+2,j)=0;pz211(i+2,j+1)=1;endifpz211(i,j)==1&&pz211(i+1,j)==1&&pz211(i+2,j+1)==1 %%%右下相邻像素判别pz211(i+2,j)=1;pz211(i+2,j+1)=0;endifpz211(i+1,j+1)==1&&pz211(i,j+1)==1&&pz211(i,j)==1 %%%正左方相邻像素判别pz211(i,j)=0;endif pz211(i+1,j+1)==1&&pz211(i,j+1)==1&&pz211(i+1,j)==1 pz211(i+1,j)=0;endifpz211(i,j)==1&&pz211(i+1,j)==1&&pz211(i+1,j+1)==1 %%%正右方相邻像素判别pz211(i+1,j+1)=0;endif pz211(i,j)==1&&pz211(i+1,j)==1&&pz211(i,j+1)==1 pz211(i,j+1)=0;endendendfor i=1:22for j=1:22ifpz211(i+1,j+1)==1&&pz211(i,j)==0&&pz211(i+1,j)==0&&pz211(i,j+1)==0&&pz211(i+2,j)==0&&pz211(i,j+2)==0 ...&&pz211(i+1,j+2)==0&&pz211(i+2,j+1)==0&&pz211(i+2,j+2)==0 %%%消除孤立点pz211(i+1,j+1)=0;endendendfigure,imshow(pz211);title('竖单笔化修正');G=pz111+pz211;% figure,imshow(G);title('横竖笔化融合');% B3=fliplr(eye(5,5));% B3=[1,0,0,0,0;0,1,0,0,0;0,0,1,0,0;0,1,0,0,0;1,0,0,0,0];% B3=[0,0,1,0,0;0,0,1,0,0;0,0,1,0,0;0,1,0,0,0;1,0,0,0,0];B3=[0,0,0,0,1;0,0,0,1,0;0,0,1,0,0;0,1,0,0,0;1,0,0,0,0];fs33=zeros(24,24);% for i=1:double(aver)% fs33=imerode(A6,B3);% endfs33=imerode(A6,B3);% figure,imshow(fs33);title('撇方向笔划');pz33=imdilate(fs33,B3);fs311=imerode(pz33,B3);pz311=imdilate(fs311,B3);% figure,imshow(pz311);title('撇方向开运算');for i=1:22for j=1:24if pz311(i+1,j)==1&&pz311(i,j)==1&&pz311(i+2,j)==1 %%%三列为一时只取中间一列pz311(i+1,j)=0;pz311(i+2,j)=0;endendendfor i=1:23for j=1:24if pz311(i+1,j)==1&&pz311(i,j)==1 %%%两列时取下面一列pz311(i+1,j)=0;endendendfor i=1:22for j=1:22if(pz311(i+1,j+1)==1&&pz311(i+1,j+2)==1&&pz311(i,j+2)==1)||(pz311(i+1,j+2)==1&&pz311(i+1,j+1)==1&&pz311(i+2,j)==1) pz311(i+1,j+2)=0; %%%去除撇同一行靠右边的点endendendfor i=1:22for j=1:22% if(pz311(i+1,j+1)==1&&pz311(i+1,j)==1&&pz311(i,j+2)==1)||(pz311(i+1,j)= =1&&pz311(i+1,j+1)==1&&pz311(i+2,j)==1)if(pz311(i+1,j+1)==1&&pz311(i+1,j)==1&&pz311(i,j+2)==1)||(pz311(i+1,j)= =1&&pz311(i+1,j+1)==1&&pz311(i+2,j)==1)pz311(i+1,j+1)=0; %%%去除撇同一行靠左边的点 %%%%%%%%改正endendendfor i=1:22for j=1:22ifpz311(i+1,j+1)==1&&pz311(i,j)==0&&pz311(i+1,j)==0&&pz311(i,j+1)==0&&p z311(i+2,j)==0&&pz311(i,j+2)==0 ...&&pz311(i+1,j+2)==0&&pz311(i+2,j+1)==0%%%消除孤立点&&pz311(i+2,j+2)==0pz311(i+1,j+1)=0;endendendfigure,imshow(pz311);% B4=[0,0,0,0,0;1,0,0,0,0;0,1,0,0,0;0,0,1,0,0;0,0,0,0,1];B4=[1,0,0,0,0;0,1,0,0,0;0,0,1,0,0;0,0,0,1,0;0,0,0,0,1];fs43=zeros(24,24);% for i=1:double(aver)% fs43=imerode(A7,B4);% endfs43=imerode(A7,B4);% figure,imshow(fs43);title('捺方向笔划');pz43=imdilate(fs43,B4);fs341=imerode(pz43,B4);pz411=imdilate(fs341,B4);% figure,imshow(pz411);title('捺方向开运算');for i=1:22for j=1:24if pz411(i+1,j)==1&&pz411(i,j)==1&&pz411(i+2,j)==1 %%%三列为一时只取中间一列pz411(i,j)=0;pz411(i+2,j)=0;endendendfor i=1:23for j=1:24if pz411(i+1,j)==1&&pz411(i,j)==1 %%%两列时取下面一列pz411(i,j)=0;endendendfor i=1:22for j=1:22if(pz411(i+1,j+1)==1&&pz411(i+1,j+2)==1&&pz411(i,j)==1)||(pz411(i+1,j+2)==1&&pz411(i+1,j+1)==1&&pz411(i+2,j+2)==1) pz411(i+1,j+2)=0; %%%去除捺同一行靠右边的点endendendfor i=1:22for j=1:22if(pz411(i+1,j+1)==1&&pz411(i+1,j)==1&&pz411(i,j)==1)||(pz411(i+1,j)==1&&pz411(i+1,j+1)==1&&pz411(i+2,j+2)==1)pz411(i+1,j)=0; %%%去除捺同一行靠左边的点endendendfor i=1:22for j=1:22ifpz411(i+1,j+1)==1&&pz411(i,j)==0&&pz411(i+1,j)==0&&pz411(i,j+1)==0&&pz411(i+2,j)==0&&pz411(i,j+2)==0 ...&&pz411(i+1,j+2)==0&&pz411(i+2,j+1)==0&&pz411(i+2,j+2)==0 %%%消除孤立点pz411(i+1,j+1)=0;endendendfigure,imshow(pz411);G=pz111+pz211+pz311+pz411;figure,imshow(G);title('重构的汉字')G=im2bw(G,0.5);for i=1:22for j=1:22ifG(i+1,j+1)==1&&G(i,j)==0&&G(i+1,j)==0&&G(i,j+1)==0&&G(i+2,j)==0&&G(i, j+2)==0 ...&&G(i+1,j+2)==0&&G(i+2,j+1)==0&&G(i+2,j+2)==0 %%%消除孤立点G(i+1,j+1)=0;endendendfigure,imshow(G);汉字重构示例：。
dae特征提取代码
dae特征提取代码清华大学开源的数据增强库DAE（Data Augmentation for End-to-end Speech Recognition）提供了用于语音识别任务的数据增强相关功能。
该库基于Kaldi，旨在提高语音识别模型在多样性和变化性方面的鲁棒性。
特征提取是语音识别任务中的重要步骤之一，它将原始的语音信号转化为一种更易于模型处理的表示形式。
下面是DAE库中提供的特征提取代码的示例。
```pythonimport numpy as npimport librosafrom dae.data_augmentation import SpecAugment#定义特征提取函数def extract_features(audio_path):#加载音频文件audio, sr = librosa.load(audio_path, sr=None)#提取语谱图特征spectrogram = librosa.stft(audio)spectrogram = np.abs(spectrogram)#应用数据增强augmented_spectrogram = augmenter.augment(spectrogram)#将语谱图特征转换为对数刻度log_spectrogram =librosa.amplitude_to_db(augmented_spectrogram, ref=np.max) #归一化处理normalized_spectrogram = (log_spectrogram -np.mean(log_spectrogram)) / np.std(log_spectrogram)#返回特征return normalized_spectrogram```请注意，上述代码只是DAE库中特征提取的一个示例，实际的特征提取过程可能因任务需求而有所调整。
对于语音识别任务，还可以考虑其他特征，如梅尔频谱倒谱系数（MFCC）等。
OPENCV特征提取代码总结
OPENCV特征提取代码总结OpenCV是一个开源的计算机视觉库，其中包含了很多用于图像处理和分析的函数和算法。
特征提取是计算机视觉中的一个重要任务，它可以帮助我们识别和理解图像中的特定对象或模式。
在OpenCV中，有许多不同的特征提取方法可供选择，包括基于颜色、纹理和形状等的方法。
以下是一些常见的特征提取方法和对应的OpenCV代码实现。
1.基本图像特征提取：- 图像色彩直方图：OpenCV提供了calcHist函数，可以计算图像的色彩直方图。
通过将图像划分为不同的颜色区间，并计算每个区间的像素数量，可以得到图像的色彩分布信息。
- 图像灰度化：OpenCV提供了cvtColor函数，可以将彩色图像转换为灰度图像。
灰度图像可以更好地突出图像的纹理和形状特征。
2.纹理特征提取：- LBP（局部二值模式）纹理特征：OpenCV提供了LBPHFaceRecognizer类，可以用于提取人脸图像的LBP纹理特征。
LBP纹理特征可以用于人脸识别和表情识别等任务。
- GLCM（灰度共生矩阵）纹理特征：OpenCV提供了textureCorrelogram函数，可以计算图像的灰度共生矩阵，并进一步得到纹理特征。
灰度共生矩阵描述了图像中不同灰度级别像素之间的频率和空间关系。
3.形状特征提取：- 轮廓特征：OpenCV提供了findContours函数，可以从二值图像中提取轮廓信息。
通过对轮廓进行特征提取，如轮廓长度、面积和形状因子等，可以对图像进行形状分析和检测。
- 边缘特征：OpenCV提供了Canny函数，可以在图像中检测出边缘。
边缘特征可用于目标检测和图像分割等任务。
4.特征匹配：- SIFT（尺度不变特征变换）匹配：OpenCV提供了SIFT类，可以用于检测和描述图像中的关键点，以及进行关键点的匹配和跟踪。
SIFT匹配可以用于图像拼接和目标跟踪等应用。
- SURF（加速稳健特征）匹配：OpenCV提供了SURF类，可以用于检测和描述图像中的关键点，以及进行关键点的匹配和跟踪。
如何使用Python进行图像处理与特征提取
如何使用Python进行图像处理与特征提取步骤一：引入所需的Python库要进行图像处理与特征提取，我们需要引入一些常用的Python库。
在开始编写代码之前，确保你已经安装了以下库：- OpenCV：它是一个用于图像处理的强大库，提供了许多用于读取、处理和保存图像的函数。
- NumPy：这个库提供了用于高性能数值计算的功能，对于矩阵和向量的操作很方便。
- Matplotlib：这是一个用于创建绘图和可视化数据的库。
步骤二：读取和显示图像使用OpenCV库来读取和显示图像。
以下是一个简单的代码示例：```import cv2import matplotlib.pyplot as plt# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 显示图像plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.axis('off')plt.show()```上面的代码将读取名为「image.jpg」的图像，并用matplotlib库将其显示出来。
步骤三：图像处理你可以使用OpenCV库进行各种图像处理操作，例如调整亮度、对比度、色彩平衡等等。
以下是一些示例代码：- 调整亮度：```import cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 将图像亮度增加50brightened_image = cv2.add(image, 50)```- 调整对比度：```import cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 将图像对比度增加50contrast_image = cv2.multiply(image, 1.5)```- 调整色彩平衡：```import cv2# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg')# 调整色彩平衡balanced_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)l_channel, a_channel, b_channel = cv2.split(balanced_image)l_channel = cv2.equalizeHist(l_channel)balanced_image = cv2.merge((l_channel, a_channel, b_channel))balanced_image = cv2.cvtColor(balanced_image, cv2.COLOR_LAB2BGR)```步骤四：特征提取在进行机器学习等任务时，我们常常需要从图像中提取特征。
算法笔记（15）特征提取及Python代码实现
算法笔记（15）特征提取及Python代码实现特征提取从初始的一组测量数据开始，并建立旨在提供信息和非冗余的派生值（特征），从而促进后续的学习和泛化步骤，并且在某些情况下带来更好的可解释性。
本节主要讲述2种特征提取方法：PCA主成分分析法用于特征提取、非负矩阵分解用于特征提取。
对人脸数据集进行特征提取PCA主成分分析法用于特征提取基本思想从一组特征中计算出一组按照重要性的大小从大到小依次排列的新特征，它们是原有特征的线性组合，并且新特征之间不相关, 我们计算出原有特征在新特征上的映射值即为新的降维后的样本。
Python代码实现：mlp=MLPClassifier(hidden_layer_sizes=[100,100],random_state=62, max_iter=400)mlp.fit(X_train, y_train)print('模型识别准确率:{:.2f}'.format(mlp.score(X_test, y_test)))pca = PCA(whiten=True, n_components=0.9, random_state=62).fit(X_train)X_train_whiten = pca.transform(X_train)X_test_whiten = pca.transform(X_test)print('白化后数据形态：{}'.format(X_train_whiten.shape))mlp.fit(X_train_whiten,y_train)print('数据白化后模型识别准确率:{:.2f}'.format(mlp.score(X_test_whiten, y_test)))模型识别准确率:0.55数据白化后模型识别准确率:0.58结果分析：模型的准确率轻微的提高了，PCA的数据白化功能对于提高神经网络模型的准确率是有一定帮助的。
恶意代码分析中的特征提取与匹配方法(十)
恶意代码分析中的特征提取与匹配方法恶意代码的增长速度令人担忧，这些恶意代码可能带来各种威胁，如数据泄漏、系统瘫痪等。
为了应对这一威胁，研究人员开发了许多用于恶意代码分析的技术和工具。
其中，特征提取与匹配方法是一种重要的手段，它们能够帮助研究人员识别和分类恶意代码。
特征提取是恶意代码分析的首要步骤。
通过对恶意代码样本进行静态或动态分析，研究人员可以获得一系列有价值的特征。
静态分析通常涉及对二进制文件进行逆向工程，并从中提取结构化的信息，如函数调用图、API调用序列等。
动态分析则通常涉及在受控环境中运行恶意代码，并监视其行为。
通过观察恶意代码的行为，可以获得诸如文件操作、网络通信等动态特征。
提取到的特征需要经过预处理和转换，以便于后续的匹配和分类。
预处理包括去除冗余特征、归一化、降维等操作。
冗余特征的存在可能会导致过度拟合，而归一化和降维则有助于减小特征向量的维数，提高处理效率。
特征匹配是恶意代码分析中的另一个关键环节。
恶意代码样本通常被归类为某个已知的恶意代码家族或类型。
为了将新样本分类到正确的家族中，需要将其与已知样本进行比对。
传统的特征匹配方法包括基于特征哈希、模式匹配、机器学习等。
基于特征哈希的方法将样本映射到固定长度的特征向量，然后通过比较特征向量的相似度来判断样本之间的关系。
模式匹配方法则通过搜索已知模式在样本中的出现情况来进行匹配。
而机器学习方法则通过建立分类模型，从已知样本中学习特征与类别之间的关系，并将其应用于新样本的预测中。
随着恶意代码的不断演化和发展，传统的特征提取与匹配方法已经不能满足对恶意代码分析的要求。
一方面，恶意代码的多样性和复杂性增加了分析的难度；另一方面，恶意代码作者逐渐采用了一系列对抗技术，如代码混淆、虚拟化等，使得传统的特征提取和匹配方法失效。
因此，研究人员开始探索新的特征提取与匹配方法。
近年来，基于深度学习的方法在恶意代码分析领域取得了巨大的突破。
深度学习能够自动从原始数据中学习特征，并具有很强的表达能力和泛化能力。
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特征提取与匹配案例代码、环境：Android studio + opencv for AndroidMainActivity.javapackage com.packtpub.masteringopencvandroid.chapter3;import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.graphics.Bitmap;import android.graphics.BitmapFactory;import .Uri;import android.os.AsyncTask;import android.os.Bundle;import android.os.Environment;import android.util.Log;import android.view.Menu;import android.view.MenuItem;import android.widget.ImageView;import android.widget.TextView;import android.widget.Toast;import org.opencv.android.BaseLoaderCallback;import org.opencv.android.LoaderCallbackInterface;import org.opencv.android.OpenCVLoader;import org.opencv.android.Utils;import org.opencv.core.Core;import org.opencv.core.CvType;import org.opencv.core.Mat;import org.opencv.core.MatOfDMatch;import org.opencv.core.MatOfKeyPoint;import org.opencv.core.Point;import org.opencv.core.Scalar;import org.opencv.features2d.DMatch;import org.opencv.features2d.DescriptorExtractor;import org.opencv.features2d.DescriptorMatcher;import org.opencv.features2d.FeatureDetector;import org.opencv.features2d.Features2d;import org.opencv.highgui.Highgui;import org.opencv.imgproc.Imgproc;import java.io.FileNotFoundException;import java.io.InputStream;import java.util.Collections;import parator;import java.util.Date;import java.util.List;public class MainActivity extends Activity {private final int SELECT_PHOTO_1 = 1;private final int SELECT_PHOTO_2 = 2;private final int MAX_MATCHES = 50;private ImageView ivImage1;private TextView tvKeyPointsObject1, tvKeyPointsObject2, tvKeyPointsMatches, tvTime;private int keypointsObject1, keypointsObject2, keypointMatches;Mat src1, src2;static int ACTION_MODE = 0;private boolean src1Selected = false, src2Selected = false;private BaseLoaderCallback mOpenCVCallBack = new BaseLoaderCallback(this) { @Overridepublic void onManagerConnected(int status) {switch (status) {case LoaderCallbackInterface.SUCCESS://DO YOUR WORK/STUFF 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descriptors2);descriptorMatcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);Log.d("com.packtpub.chapter3", matches.toArray().length+" matches");keypointMatches = matches.toArray().length;Collections.sort(matches.toList(), new Comparator<DMatch>() {@Overridepublic int compare(DMatch o1, DMatch o2) {if(o1.distance<o2.distance)return -1;if(o1.distance>o2.distance)return 1;return 0;}});List<DMatch> listOfDMatch = matches.toList();if(listOfDMatch.size()>MAX_MATCHES){matches.fromList(listOfDMatch.subList(0,MAX_MATCHES));}// Mat src3 = src1.clone();// Features2d.drawMatches(src1, keypoints1, src2, keypoints2, matches, src3);Mat src3 = drawMatches(src1, keypoints1, src2, keypoints2, matches, false);Log.d("com.packtpub.chapter3", CvType.typeToString(src3.type()));Bitmap image1 = Bitmap.createBitmap(src3.cols(), src3.rows(), Bitmap.Config.ARGB_8888);Utils.matToBitmap(src3, image1);Imgproc.cvtColor(src3, src3, Imgproc.COLOR_BGR2RGB);boolean bool = Highgui.imwrite(Environment.getExternalStorageDirectory()+"/Download/PacktBook/Chapter3/" +ACTION_MODE+".png", src3);Log.d("com.packtpub.chapter3", bool+" "+Environment.getExternalStorageDirectory()+"/Download/PacktBook/Chapter3/"+ACTION_MO DE+".png");return image1;}@Overrideprotected void onResume() {super.onResume();OpenCVLoader.initAsync(OpenCVLoader.OPENCV_VERSION_2_4_10, this,mOpenCVCallBack);}static Mat drawMatches(Mat img1, MatOfKeyPoint key1, Mat img2, MatOfKeyPoint key2, MatOfDMatch matches, boolean imageOnly){//https:///mustafaakin/image-matcher/tree/master/src/in/mustafaak/imagematcher Mat out = new Mat();Mat im1 = new Mat();Mat im2 = new Mat();Imgproc.cvtColor(img1, im1, Imgproc.COLOR_BGR2RGB);Imgproc.cvtColor(img2, im2, Imgproc.COLOR_BGR2RGB);if ( imageOnly){MatOfDMatch emptyMatch = new MatOfDMatch();MatOfKeyPoint emptyKey1 = new MatOfKeyPoint();MatOfKeyPoint emptyKey2 = new MatOfKeyPoint();Features2d.drawMatches(im1, emptyKey1, im2, emptyKey2, emptyMatch, out);} else 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{super.onCreate(savedInstanceState);setContentView(yout.activity_home);Button bSIFT, bSURF, bORB, bBRISK, bFREAK;bSIFT = (Button) findViewById(R.id.bSIFT);bSURF = (Button) findViewById(R.id.bSURF);bORB = (Button) findViewById(R.id.bORB);bBRISK = (Button) findViewById(R.id.bBRISK);bFREAK = (Button) findViewById(R.id.bFREAK);bSIFT.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {@Overridepublic void onClick(View v) {Intent i = new Intent(getApplicationContext(), MainActivity.class);i.putExtra("ACTION_MODE", MODE_SIFT);startActivity(i);}});bSURF.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {@Overridepublic void onClick(View v) {Intent i = new Intent(getApplicationContext(), MainActivity.class);i.putExtra("ACTION_MODE", MODE_SURF);startActivity(i);}});bORB.setOnClickListener(new View.OnClickListener() {@Overridepublic void onClick(View v) {Intent i = new Intent(getApplicationContext(), MainActivity.class);i.putExtra("ACTION_MODE", MODE_ORB);startActivity(i);}});bBRISK.setOnClickListener(new 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