我已经计算了图像上的纹理、颜色和形状特征。但这些加起来只有 12 个特征。我读到人们提取了 1000 个特征等。有人可以向我解释如何增加功能数量吗？然后我如何保存它们以形成特征向量？
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特征是图像中最重要或最感兴趣的点。一般来说，我对图像的边缘信息感兴趣。我们知道边缘是由空间域中的拉普拉斯滤波器找到的，因此图像中唯一保留的点将是边缘点。每个边缘点都有其 x,y 坐标，后跟强度值。在这种情况下，所有兴趣点的这三个信息可能会导致多维特征向量，这取决于图像的类型你在拿。这三个多维信息将被称为我的特征向量。
同样，图像的直方图也可以是您的特征，灰度图像的值范围为 0 到 255。因此，在这种情况下，您可以为每个图像存储这 255 个值作为特征。
希望你明白了。图像是一个主观的东西，所以根据任何应用程序和给定的数据集，我们将提取特征并形成特征向量。
除了颜色、纹理和形状之外，您甚至可以处理图像的特征、边缘、直方图等属性。
于 2013-10-01T05:37:16.593 回答