matlab中图像特征提取代码

以下是一个简单的 MATLAB 图像特征提取代码示例：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 提取图像的边缘
edge_img = edge(gray_img, 'canny');

% 提取图像的角点
corners = detectHarrisFeatures(gray_img);

% 提取图像的 SIFT 特征
points = detectSURFFeatures(gray_img);
[features, valid_points] = extractFeatures(gray_img, points);

这个代码示例演示了如何使用 MATLAB 中的一些函数来提取图像的不同特征。其中，我们使用了 Canny 边缘检测算法、Harris 角点检测算法以及 SIFT 特征提取算法。

相关问题

matlab中纹理特征提取代码

以下是一段 Matlab 中的纹理特征提取代码：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);

% 计算灰度共生矩阵
glcm = graycomatrix(gray_img);

% 计算纹理特征
contrast = graycoprops(glcm, 'Contrast');
homogeneity = graycoprops(glcm, 'Homogeneity');
energy = graycoprops(glcm, 'Energy');
correlation = graycoprops(glcm, 'Correlation');

% 输出纹理特征
disp(['Contrast: ', num2str(contrast.Contrast)]);
disp(['Homogeneity: ', num2str(homogeneity.Homogeneity)]);
disp(['Energy: ', num2str(energy.Energy)]);
disp(['Correlation: ', num2str(correlation.Correlation)]);

希望这段代码能够帮助到你！

matlab中图像纹理特征提取代码

以下是一个基于灰度共生矩阵的图像纹理特征提取的 Matlab 代码示例：

% 读入图像
img = imread('image.jpg');
% 转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 计算灰度共生矩阵
glcm = graycomatrix(gray_img);
% 计算灰度共生矩阵的统计特征
stats = graycoprops(glcm);
% 输出特征值
contrast = stats.Contrast;
correlation = stats.Correlation;
energy = stats.Energy;
homogeneity = stats.Homogeneity;

这段代码可以计算出图像的对比度、相关性、能量和一致性等纹理特征。