视频中不可见对象的图像分割特征提取MATLAB代码-TransferSeg

这份资源展示了如何利用MATLAB进行图像分割并提取特征，已通过调试验证，希望能够为他人提供启发。

本程序合集展示了使用Matlab进行图像处理的多种常见方法。以下是部分关键程序： 直方图：生成图像的灰度直方图，展示图像的亮度分布。 特征提取：提取图像中的关键特征，如边缘、角点、纹理等。 图像分割：使用阈值法或聚类方法对图像进行分割，以提取感兴趣的区域。 每个程序的实现都简单易懂，并提供清晰的注释，适合初学者与进阶用户学习使用。

本算法实现图像和视频的局部二值模式（LBP）特征提取，适用于对图像和视频进行内容描述。

图像分割是图像中的一项重要技术，它能将图像划分成多个有意义的区域，方便后续。MATLAB 在这方面表现得出色。通过 MATLAB 的图像工具箱，你可以轻松实现多种分割方法，比如阈值分割、边缘检测、区域生长等。阈值分割比较基础，简单有效；边缘检测则适用于寻找物体边界，像 Canny 算法就流行。区域生长适合从某一点出发，将相似区域逐步扩展。你也可以尝试基于机器学习的分割方法，MATLAB 的 SVM 和随机森林等分类算法都能派上用场。总体来说，这个“matlab 开发-图像分割提取”项目适合图像入门者，入门后你可以通过逐步实践，掌握各种图像分割技巧，提升你的技术水平。

该项目使用人工神经网络对两名男性受试者的照片进行分类。我们采用最小特征值算法提取了他们眼睛、鼻子和嘴巴的特征，并将其简化为一个向量，作为人工神经网络训练和分类的输入。操作步骤包括克隆存储库，将src设为MATLAB的当前文件夹，选择img文件夹中的图像进行可视化结果。程序文件包括Subject0.mat和Subject1.mat，分别包含两位主题图像的特征数据。net.mat和net92.mat包含由NeuroNetworkTraining.m创建的人工神经网络数据库，分别达到92.8%的准确性。

这是我作为计算机科学系学生早年在Matlab上完成的项目。这个脚本是为了第七学期的Image Analysis课程而创建的，自动处理灰度图像。项目包括实现色彩实验室空间中图像的表示，使用SLIC算法进行超像素图像分割，并提取SURF和Gabor特征。使用SVM分类器学习颜色预测模型，使用图像分割算法估算黑白像素的分布。该程序完全在Matlab IDE中编写。这个存储库展示了我作为学生在该领域的实践经验。

现在，对于开发人员和开源社区成员来说，获取免费的开发资源变得更加容易。但是，要做出明智的选择可能不那么简单，因为涉及到大量可供选择的服务和工具。这是一份针对基础设施开发者（如系统管理员和DevOps工程师）有用的免费服务清单，包括软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）和基础设施即服务（IaaS）等。我们收录了各种免费服务，但建议用户自行斟酌选择。此列表是通过Pull请求、评论和超过500个参与者共同努力完成的，您也可以通过提交请求来添加新的服务或移除已停止服务的项目。详细信息请访问专用网站。

关于MATLAB数据图像处理中的区域特征提取，包括面积、质心等内容。

图像特征提取：使用sobel边缘检测算法生成imag_edge1；使用canny边缘检测算法生成imag_edge2。