特征提取

该工具允许从任何预训练的神经网络中提取图像特征，并提供功能：1. 数据加载和存储；2. 特征提取和规范化；3. 自定义模型特征管理。应用于机器学习和图像处理领域。

根据《基于Matlab实现的指纹图像细节特征提取》一文，编写了这个程序。

pymfe (Python 元特征提取器) 为 Python 环境提供了一套全面的元特征提取工具。该软件包基于最新研究成果，囊括了众多前沿元特征，并采用系统化的提取架构，确保生成可靠的元特征集。pymfe 遵循最新的元特征形式化标准，致力于提高元学习 (MtL) 的可重复性。 使用 pymfe，您可以灵活选择不同的度量和汇总函数，自定义超参数，并自动跟踪提取时间。此外，它还支持从特定模型中提取元特征，甚至可以通过引导程序获取置信区间。更多强大功能，敬请参阅官方文档。 元特征在元学习领域中用于描述数据集特征和/或其与算法偏差的关系。

用于纹理检索的 LOSIB 方法挺有意思的，尤其是和像LBP、小波特征这些经典符搭配用，效果还不错。你下载的压缩包里有两个核心文件：getLosib.m 是主函数，LOSIBExample.m 是调用示例，外加三张测试图像，方便你直接跑通。 LOSIB 的思路其实也蛮接地气的，简单说就是在局部区域里挖掘方向统计特征，跟传统的直方图方法有点像，但它在方向性这块儿做了增强。适合用在纹理分类或图像检索任务里，尤其那种纹理结构比较的数据集，用起来挺顺的。 如果你本来就用过Gabor 小波、GLCM或者LBP，那这个 LOSIB 算是个不错的补充，也容易集成。代码是 Matlab 写的，结构清晰，函数调

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。

matlab代码用于PCA特征提取

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。

这是一款基于Matlab的人脸特征提取程序，专为人脸识别而设计。

提供了使用 Matlab 实现 Tamura 纹理特征提取的代码示例，涵盖了粗糙度、对比度、方向性等关键特征的计算方法。

毕业设计的水果特征提取操作文档，思路清晰，代码也比较实在。主打一个能跑通，适合刚上手的你参考一下。Matlab 写的，图像部分挺直观，尤其是在特征提取这块，用到了像LBP、SIFT这种经典方法。你要是做图像识别方向的设计，蛮值得一看。页面里贴的资源还不少，像MATLAB 图像特征提取 PPT、pymfe这种 Python 的也有，扩展一下视野也挺好。哦对了，pymfe对元特征提取蛮有，配合机器学习效果不错。代码结构不复杂，变量命名也基本能看懂，适合边学边改。你要是打算搞个演示或论文附录，直接上它改一改就能用，省时间。不过呢，有些链接用的是外部下载，打开慢一点，记得提前备份。还有些资源是 Mat