简单图像显著性特征提取matlab代码优化

自己写的myGBVS，核心算法思路清晰，代码也写得挺干净，适合拿来练手或者二次开发。显著性检测这个方向，说白了就是找图里哪些区域“比较重要”。而GBVS就是靠亮度对比，来决定图像的“关注点”在哪。整个流程不绕弯子，从图像预、亮度差计算到显著图生成，一步步都能看懂。 导航是函数式的，直接调用myGBVS('xxxx.jpg')就能跑。预部分包括灰度化和直方图均衡，这两步可以提高对比度，方便后面的。后也不马虎，加了滤波和阈值，能去掉噪声，结果挺干净。 这套代码适合想入门显著性检测或者图像分割的你。应用场景蛮广，比如视频监控里自动识别移动物体，自动驾驶识别障碍，甚至医学图像里找病灶。代码结构清爽，变

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。

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。

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。

人脸图像特征提取 项目概述 该项目由Bishal Roy开发，他是印度古瓦哈提GIMT的一年级CSE本科生，也是Cosmic Skills的机器学习暑期实习生。 由于代码文件转换为.rar格式时遇到问题，项目代码将以链接形式分享。 项目清单 字符识别项目 项目内容与详情 字符识别项目 项目目标 开发一个工具，将图像作为输入，并从中提取字符（字母、数字、符号）。 应用场景 手写文档识别 打印文档识别 打印记录数据输入 开发工具 Matlab或Octave（推荐使用Octave，因为它开源且易于使用） 工作原理 该项目基于机器学习。通过提供大量数据集作为输入，软件工具可以识别并学习相似

matlab代码用于PCA特征提取

这是我从PUDN下载的MATLAB程序，稍作修改后分享给大家。SIFT特征提取在图像拼接中起到重要作用，适合需要高精度拼接的应用场景。

显著性水平α表示以(1-α)的置信水平，置信区间包含总体均值μ的概率。