声振论坛

 找回密码
 我要加入

QQ登录

只需一步,快速开始

查看: 3116|回复: 9

关于图象的特征提取

[复制链接]
发表于 2006-4-10 16:56 | 显示全部楼层 |阅读模式

马上注册,结交更多好友,享用更多功能,让你轻松玩转社区。

您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?我要加入

x
<P>本人在做图象分类,使用神经网络来分类,但不知道如何提取图片特征,请高手帮帮忙!<BR>最好有matlab的源程序,谢谢。</P>

本帖被以下淘专辑推荐:

回复
分享到:

使用道具 举报

发表于 2006-4-11 08:48 | 显示全部楼层

回复:(86339097)关于图象的特征提取

这个好像要你给出个标准来吧
发表于 2006-4-11 10:11 | 显示全部楼层

图像特征提取

<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>1   %读取待处理图像<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>2   I=imread('fibre1.png'); <p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>3   imshow(I);<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left><v:shapetype><v:stroke joinstyle="miter"></v:stroke><v:formulas><v:f eqn="if lineDrawn pixelLineWidth 0"></v:f><v:f eqn="sum @0 1 0"></v:f><v:f eqn="sum 0 0 @1"></v:f><v:f eqn="prod @2 1 2"></v:f><v:f eqn="prod @3 21600 pixelWidth"></v:f><v:f eqn="prod @3 21600 pixelHeight"></v:f><v:f eqn="sum @0 0 1"></v:f><v:f eqn="prod @6 1 2"></v:f><v:f eqn="prod @7 21600 pixelWidth"></v:f><v:f eqn="sum @8 21600 0"></v:f><v:f eqn="prod @7 21600 pixelHeight"></v:f><v:f eqn="sum @10 21600 0"></v:f></v:formulas><v:path connecttype="rect" gradientshapeok="t" extrusionok="f"></v:path><lock aspectratio="t" v:ext="edit"></lock></v:shapetype><v:shape><v:imagedata></v:imagedata></v:shape><p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>4   %对输入的图像I进行形态学开操作,去掉不完全包含在圆盘中的对象<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>5   bw=imopen(I,strel('line',10,45));<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>6   %反白处理<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>7   bw=imcomplement(bw);<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left><v:shape><v:imagedata></v:imagedata></v:shape><p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>8   %将图像转化为二值图像<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>9   bw=im2bw(I,0.75);<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>10  figure,imshow(bw);<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>11  %细化(骨架化)<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>12  bw=bwperim(bw);   <p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>13  figure,imshow(bw);<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left><v:shape><v:imagedata></v:imagedata></v:shape><p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>14  %去掉象素小于10的细小物体<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>15  bw = bwareaopen(bw, 10);<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>16  figure,imshow(bw);<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>17  %清除与边界连通的物体<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>18  bw=imclearborder(bw,4);<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>19  figure,imshow(bw);<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left><v:shape><v:imagedata></v:imagedata></v:shape><p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt 20pt; TEXT-INDENT: -20pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none; mso-char-indent-count: -2.0" align=left>20  %确定图像中纤维的个数,标示二值图像bw中所有相关部分,并且返回在图像中找到的对象的个数<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>21  [labeled,numObjects]=bwlabel(bw,8);<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>22  %测量对象的属性<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>23  graindata=regionprops(labeled,'Area');<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>24  allgrains=[graindata.Area]<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>    allgrains =<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>    266   183   200   148<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>25  M=max(allgrains)<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>26  N=min(allgrains)<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>27  mean(allgrains)<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>28  num=size(allgrains)<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>29  %绘制一个包含500个柱的直方图来说明纤维大小的分布情况<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>30  hist(allgrains,500)<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>31  xlabel('Pixel');<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>32  ylabel('Distribution');<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>33  title (['Total Fibre Numbers are:',num2str(num(2))],'color','r') <p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>34  %打印图表<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>33  print-depsc-tiff-r200myplot <p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>36  %保存命令窗口数据<p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt; TEXT-ALIGN: left; mso-layout-grid-align: none" align=left>37  diary filename.m  <p></p></P>
<P 0cm 0cm 0pt"><v:shape><v:imagedata></v:imagedata></v:shape></P>
发表于 2006-4-13 10:42 | 显示全部楼层
特征的提取有函数regionprops,你可以看看!
发表于 2006-4-17 09:09 | 显示全部楼层
<STRONG><FONT face=Verdana color=#61b713>hankmat能否说详细些?不胜感谢</FONT></STRONG>[em07]
发表于 2006-4-17 11:14 | 显示全部楼层

有价值,不错

有价值,不错
发表于 2006-5-6 15:44 | 显示全部楼层
推荐一本书给你,上面有这方面的例子<BR><BR>Visual C++/MATLAB图像处理与识别使用案例精选 四维科技 胡小峰 赵辉编著 人民邮电出版社
发表于 2006-5-13 11:19 | 显示全部楼层
是啊~<BR>楼上的说的那本书对初学者很有帮助,我的毕设有一部分就是参考这本书里的程序优化而来的~<BR>研学论坛里有相关程序代码下载~
发表于 2006-6-4 09:46 | 显示全部楼层
<P>支持一下拉!!!!!!!</P>
发表于 2011-5-26 16:05 | 显示全部楼层
过来学习一下~~~
您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要加入

本版积分规则

QQ|小黑屋|Archiver|手机版|联系我们|声振论坛

GMT+8, 2024-11-16 07:32 , Processed in 0.057904 second(s), 20 queries , Gzip On.

Powered by Discuz! X3.4

Copyright © 2001-2021, Tencent Cloud.

快速回复 返回顶部 返回列表