可用于计算图像的zernike矩，从而实现图像的特征提取

图像特征提取与语义分析是通过提取图像底层视觉特征，然后利用图像分析技术实现图像内容的语义描述、分类和理解。 其核心是确定图像底层特征与高层语义之间的映射关系，这正是计算机视觉领域当前研究的热点与难点。 本书从基本概念入手，系统地介绍了图像分析的基本理论与方法，涉及数字图像处理的基础知识、特征提取与图像表示、图像分割与目标识别、场景理解等相关问题。 并在书中加入了应用实例以及实验结果图片，突出了理论和实践相结合的特点。 全书深入浅出、图文并茂、文字描述简单易懂。本书可作为高等学校计算机专业和其他信息类专业研究生和高年级本科的参考书目，也可供从事计算机视觉等相关领域研究的科研技术人员阅读参考。 作 者：赵捷 出 版 社：重庆大学出版社 出版时间：2015-06-01

适用于机器视觉初学者，文件夹中包含直线检测 圆弧提取 角点检测

针对摩擦振动特征难以有效提取的问题，提出利用连续小波变换(CWT)时频谱图像和图像处理技术提取摩擦振动特征参数的方法。运用CWT变换绘制6S50MC船用柴油机缸套一活塞环试样摩擦振动信号的时频谱图，再用图像分割技术提取振动特征体及相应的特征参数，探讨特征参数与不同润滑剂润滑条件下缸套-活塞环摩擦振动特性的内在联系。结果表明，随着摩擦磨损过程的进行，摩擦振动信号特征参数出现规律性变化；不同润滑工况下的特征参数呈现出明显的差异，反映了摩擦磨损的状态。振动特征体特征参数能定量刻画摩擦振动信号的特征。

基于MATLAB的马铃薯图像特征提取.pdf

matlab特征提取：粒度测量。包括对图像进行增强，图形中粒度大小的分布

人脸图像特征提取matlab代码

在手掌静脉图像采集的过程中易受手掌摆放姿势、光源条件等外界因素的影响,造成识别准确度欠佳。为了提高手掌静脉图像识别的精准度和鲁棒性,提出一种基于改进AlexNet深度卷积神经网络的手掌静脉识别方法。该方法首先通过图像分割、指根关键点定位、感兴趣区域图像提取等三个阶段对采集的手掌静脉图像进行预处理;其次,针对人体手掌静脉识别的应用场景,通过适当调整经典的AlexNet卷积神经网络的结构并对卷积层的输出进行批标准化操作,同时,将深度学习理论中的注意力机制应用到该网络中,进而优化AlexNet神经网络,使用优化后的AlexNet神经网络对预处理后的图像自动进行特征提取、分类和识别;最后,在公开的Polyu和CASIA多光谱掌纹数据集上进行大量的实验,达到的最佳识别率分别为99.93%和99.51%,实验验证了所提方法的有效性

编写程序计算图像coins.png中左上角第一个圆的周长和面积、矩形度、长宽比、圆形度。 自行编写生成灰度共生矩阵的源程序，并运行测试程序。

基于python设计的图像特征提取代码软件源码合集，包括： 01_Histogram.py 02_GLCM.py 03_Color.py 04_ShapeContext.py 05_SIFT.py 06_HOG.py 07_LBP.py 08_Gabor.py 09_SURF.py 10_Harris.py 11_FAST.py 12_BRIEF.py 13_ORB.py