基于云模型的植物特征提取（matlab源码）

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。

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。

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。

算法概述 本程序采用改进的霍夫曼算法进行圆形特征提取，该算法于2012年实现并经过重新编辑。程序内部包含详细注释，阐述了圆心定位的关键步骤。 算法改进 相较于传统霍夫曼算法，本程序进行了三处改进，并留有进一步优化的空间。* 改进点1* 改进点2* 改进点3 交流与改进 欢迎对圆形特征提取算法感兴趣的朋友留言交流，共同探讨算法的优化方向。本程序可为相关领域毕设提供参考。

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。

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的模式。 项目输出 图像 结论 该项目成功地应用了字符分类和图像处理技术，在超过90%的案例中取得了令人满意的结果。

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。

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。