常用的特征提取方法 图像视觉特征的提取和表达有哪些方法？
图像视觉特征的提取和表达有哪些方法？
可以从数字图像中提取的特征通常指局部图像特征。提取特征点（兴趣点、关键点）的方法很多。自1977年以来，最著名的算法是（尺度不变特征变换）sift描述子。有时也指：图像边缘。提取边缘的方法很多。自1965年以来，最著名的算法是Canny边缘检测算法。
现在图像识别用的多的是神经网络还是特征提取的方法？
图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和图像的技术。在一般的工业应用中，利用工业摄像机进行拍摄，然后利用软件对图像的灰度差进行进一步的识别处理。附件是一个基于matlab的车牌识别源码（可以实现），包括车牌定位、车牌校正、字符分割、字符识别四部分。训练好的BP神经网络也用于字符识别。它可以为您的图像识别提供参考。
图像的特征提取都有哪些算法？
经典的图像特征提取方法有：1 hog（有向梯度直方图）、2 SIFT（尺度不变特征变换）、3 surf（加速鲁棒特征）、4 Dog（高斯差分）和5 LBP（局部二进制）6 Haar（类Haar、类Haar特征），注意Haar是个人名称，Haar这个人提出了一种用小波作为滤波器，命名为Haar滤波器，用于这个滤波器，后来有人用这个滤波器对图像进行滤波，就是图像的Haar特征）图像的一般特征提取方法：1灰度直方图，2颜色直方图均值，方差三种信号处理方法：灰度共生矩阵，Tamura纹理特征，自回归纹理特征，小波变换。4傅立叶形状描述子，小波描述子等
图像视觉特征的提取和表达有哪些方法？
1，sift
2，surf
3，hog
hog：有向梯度直方图。
4. 狗：高斯函数的差分。
5. LBP特性、Haar特性等
常用的特征提取方法 图像处理特征提取 图像特征提取算法有哪些
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