纹理特征
当前话题为您枚举了最新的 纹理特征。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
使用Gabor滤波提取图像纹理特征
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。
Matlab
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2024-08-22
Tamura 纹理特征提取的 Matlab 实现
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。
Matlab
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2024-06-01
GLCM纹理特征在Matlab开发中的计算
根据输入的GLCMS计算纹理特征的Matlab开发。
Matlab
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2024-08-03
Gabor小波在图像纹理特征提取中的应用
Gabor小波是一种常用的方法，用于提取图像的纹理特征，特别适合matlab语言编写的实现。它简单易用且运行稳定。
Matlab
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2024-07-22
纹理分割的可变形模型利用基于字典的纹理表示演化曲线进行纹理图像分割-MATLAB开发
这篇文章探讨了用于纹理图像分割的可变形模型，包括蛇、单相水平集和多相水平集。所有这些模型都使用基于字典的纹理表示。具体方法详见Anders Bjorholm Dahl和Vedrana Andersen Dahl在ICPR 2014年会议上的《字典蛇》以及他们在SCIA 2015年会议上的《基于字典的图像分割》。下载代码请访问：ICPR 2014年会议链接和SCIA 2015年会议链接。
Matlab
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2024-07-20
Matlab纹理图像数据集
该数据集包含一系列自然纹理和人工纹理图片，适用于Matlab平台进行纹理图像分割实验研究。
Matlab
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2024-05-25
图像纹理分析的多种方法
图像纹理分析包括统计分析法、结构分析法、频谱分析法和模型分析法。这些方法可以帮助深入理解图像的纹理特征。
统计分析
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2024-08-18
Brodatz纹理图像库的应用与分享
Brodatz纹理图像库是一个广泛使用的资源，特别适用于纹理图像的获取和分享。它包含了丰富多样的纹理图像，可以满足不同领域的需求。使用这个图像库，可以轻松获取到多种风格和特性的纹理图像，为设计和研究提供了便利。Brodatz纹理图像库的分享和应用，有助于推动纹理图像在各个领域的应用和发展。
Access
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2024-09-19
边缘指示器Jmap: 抗噪声和纹理
Jmap是一种用于边缘检测的算法，对噪声和纹理具有鲁棒性。
使用方法- 编译：mex scale_sum.cpp- 读取图像：img = imread('老虎.jpg')- 计算Jmap：Jmap = cmp_Jmap(img, 3, 7)- 显示结果：imshow(img); title('原始图像'); imshow(Jmap); title('Jmap')
Matlab
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2024-05-01
用户特征
本表格详细介绍了用户特征，是用户研究和分析的宝贵资源。
统计分析
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2024-05-15