图像特征提取算法matlab仿真，包括LBP特征LDP特征LOOP特征等。matlab2021a运行测试

苹果识别是开发苹果采摘机器人的关键环节, 利用图像处理技术和神经网络分类器探索苹果图像分割算法。从苹果树图片中选取苹果图像样本和背景图像样本, 分别计算这两类图像样本的颜色特征和纹理特征。颜色特征的计算基于RGB色彩模型, 纹理特征的计算基于灰度共生矩阵。选取适当的颜色特征(R/B值)和纹理特征(对比度值和相关性值)作为输入节点, 利用反向传播神经网络分类器建模, 输出值是一个0～1之间的计算值。通过阈值将输出结果分类为苹果或背景。试验结果表明, 该算法正确率大于87.6%, 对光照的影响不敏感, 是一种较为实用的苹果分割算法。

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使用MATLAB完成基于SIFT以及HARRIS和NCC算法的图像特征匹配，代码可以完整运行

很不错的目标识别技术，特征提取很好.改程序是提取图像特征的核心程序。你值得拥有~

主要介绍了python实现图片处理和特征提取详解，文中向大家分享了Python导入图片，将图像转化为二维矩阵，模糊化图片等Python对图像的操作，具有一定参考价值，需要的朋友可以了解下。

这个多媒体检索课程的ppt，主要介绍了主流的状态特征，报告sift，gist，shape context ，LBP等

这是一个相当完整的指纹特征提取系统，里面包含了大量的指纹图像预处理算法：包括指纹图像的方向场和频率场的求取，指纹图像的分割、去噪、增强、细化，最后提取出指纹图像的特征点。指纹图像预处理部分的源代码包含在FP这个文件夹里面。具体运行方法：在sampledemo这个文件夹里面的DEBUG文件里面有一个可执行文件，可以直接使用 PS:本系统只能处理256*360的灰度指纹图像，对这个系统有什么明白的地方可以发消息给我。

该压缩包在matlab2013a中运行并实现图像的特征提取，包含四大类经典特征提取方法：SIFT特征，颜色特征，形状特征，纹理特征。每个方法文件夹内附有文档说明。最后我给出了同步PPT解说，包含原理，步骤，及运行实例和结果。

Sift尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform）图像特征提取，Step1：构建金字塔模型-对于各组图像而言，不同层采用不同高斯核函数进行滤波模糊化，各组所用sigma相同。Step2：高斯差分模型，两个高斯模型的差。Step3：计算关键节点。Step4：关键点定位---相位信息。Step5：关键点特征。