使用Moravec与Forstner算子提取图像特征点

在人脸识别领域的图像处理中，使用Matlab编写了基于Gabor滤波的程序代码。

利用DOG算子进行角点检测，附带详细的Matlab源码和算法讲解链接，欢迎在评论区提出问题。

人脸图像特征提取使用支持向量机、线性判别分析和四层前馈神经网络进行图像分类。通过训练支持向量机对来自CIFAR-10数据集的10个图像类别进行分类，实现了62.7%的最高准确率。实验探讨了使用PCA和LDA的非传统组合是否优于单独使用这两种方法。此外，测试了在有监督的类质心初始化下，使用聚类方法（如k均值和GMM）进行分类。Matlab要求包括：FDA LDA多类（1.7版）、计算机视觉系统工具箱（8.0版）、神经网络工具箱（11.0版）、统计和机器学习工具箱（版本11.2）。确保在计算机上运行时，CW2Data.mat与Matlab脚本位于同一文件夹中，按顺序运行Matlab步骤1至8。我们

图像特征提取的重要方法之一是纹理方向特征的提取，该方法利用代码有效地从图像中提取水平和垂直方向的纹理信息，具有显著的效果。

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。

两个 MATLAB 代码文件助力图像特征分析。关键点检测程序'' 用于提取图像的 SIFT 关键点及其描述符。imagekeypointsmatchingprogram'' 支持用户调节图像属性（如强度、旋转度等），进而验证代码的鲁棒性，并通过关键点位置匹配计算不同图像间关键点匹配的百分比。用户可根据命令窗口提示选择图像和属性。

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。

科研和工程领域常需要将文献中的图像数据与自己的结果对比。传统的手动描点方法虽适用于简单曲线，但对于复杂曲线工作量巨大。最近，面对原始数据丢失的困境，我尝试了几个小时的手动描点，却无果而终。转而利用Matlab，编写了两个GUI小工具image2data和data_poly，利用其强大的数据处理功能成功提取图像数据，现在分享给大家。