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)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Harri
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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)

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:
求响应值:
-
SIFT

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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