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计算机视觉：常见特征

颜色特征

描述方法：

  • 颜色直方图
  • 颜色集
  • 颜色矩
  • 颜色聚合向量
  • 颜色相关图

纹理特征

描述方法：

  • 统计方法（共生矩阵）
    计算机视觉：常见特征_第1张图片
    GLCM（2，1）值为3说明有3对灰度为2和1的像素对角相邻。在共生矩阵基础上，又可以定义多种纹理特征：熵、能量、对比度、均匀度、相关性。
  • 结构法
  • 模型法
  • 频谱发

形状特征

  • 轮廓特征：针对物体的外边界，常使用游程长度编码方法
  • 区域特征：统计整个区域形状，使用区域密度、区域体态比度量
  • 局部点特征

角点特征点

  • Harris角点
    计算相关矩阵：
    计算机视觉：常见特征_第2张图片
    求响应值：
    在这里插入图片描述

  • SIFT
    计算机视觉：常见特征_第3张图片
    每个特征点时长度为128的向量：在4*4窗口内，每45度方向共8个方向的向量信息

  • SURF
    SIFT的近似方法，但速度比SIFT更快，

边缘特征

  • 灭点、灭线
  • 梯度边缘检测
  • 非最大抑制边缘检测
  • Canny边缘检测
  • Robert算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplace 算子、LOG算子边缘检测

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