纹理一种有效的特征提取方法是基于灰度level矩阵即-3矩阵的空间相关性，因为 。图像局部区域的自相关函数，灰度共生矩阵，灰度游程长度和灰度分布统计，纹理特征提取的方法很多，其中基于灰度-3矩阵-2/的提取方法在遥感影像分类中应用广泛 。
1、对一张图片进行特征提取的具体算法和程序 。越具体越好 。感谢,例如算...一张图片特征提取的具体算法和程序，越具体越好 。感谢计算图像的形状、长度和宽度，例如 。我觉得一张图片的特征提取没有什么具体的算法，因为相机拍的每张图片的放大缩小都不一样，不可能从一张图片算出a 。只能计算出大概的长、宽、高 。要想计算出一个非常精确的茶霜，只能用一些红外测距仪和一些特定的仪器来测量 。有些建筑的长、宽、高是无法从一张图片上计算出来的 。计算建筑物的长、宽、高是不可能的 。
2、常用的 图像特征_常用的 图像特征有哪些常用图像特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征 。a颜色特征(1)特征:颜色特征是描述图像或图像 area对应的景物表面属性的全局特征 。通常，颜色特征基于像素特征 。此时，所有属于图像或图像 area的像素都有自己的贡献 。由于颜色对图像或图像的方向和大小变化不敏感，颜色特征无法很好地捕捉图像中对象的局部特征 。
【基于灰度共生矩阵的图像纹理分析,灰度共生矩阵纹理特征提取matlab】
颜色直方图是表达颜色特征最常用的方法 。它的优点是不受图像的旋转和平移变化的影响，借助归一化也不受图像的尺度变化的影响 。它的基本缺点是没有表达颜色空间分布的信息 。(2)常用的特征提取和匹配方法(1)颜色直方图的优点是可以简单地描述一幅图片中颜色的全局分布情况图像，即不同颜色在整个图片中所占的比例图像，特别适合描述那些难以自动划分的图像 。
3、怎样用matlab提取 图像的 纹理特征其实学数图像加工，关键不是源代码(还是和一般编程不一样，这是经验 ， 其实一般博士生导师不一定会编程，但是你跟他讲你的方法 ， 他一般都能说到点子上)，而是你能理解概念和适用的地方 。\x0d\x0a基于颜色、纹理和形状，都属于低级特征 。你懂这些就够了 。关键是你的题目适合用哪种方法映射到高层语义，比如识别一个物体的轮廓，然后形状可能更适合 。
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