图像特征提取三大算法 用C#、C 、Java能编写出Adobe等级的行业软件吗？
用C#、C 、Java能编写出Adobe等级的行业软件吗？
Adobe软件工具的核心是算法，这三种语言都可以很好地实现。
上世纪90年代初，我做了一个骨折图像处理的基金项目，它有很多类似adobe的功能。当时，还没有用C语言编写的CSharp、Java语言或Adobe软件，更不用说这些面向对象的语言了。
用C语言编写，相当于手工制作。擦除一行需要逐位对每个点进行异或处理。与C#不同，可以删除对象。对于图像去噪、去毛刺、二值化和特征提取，需要编写相应的算法。例如插值算法用于边缘增强和平滑，圆形邻域法用于模式匹配，现在很多算法都有函数库，可以通过接口调用函数库。它简单得多，使用C#、C和Java就足够了。
图像的特征提取都有哪些算法？
我认为图像分割的算法可以从目标的分割开始：通常将图像分为目标区域和背景。我们需要从图像的特征入手，以灰度图像为例（其他类型的图像处理都是类似的），图像图形的明显特征有：图像灰度值特征、目标边界特征、纹理特征、形态特征等；也有一些计算和分析基于这些特征提取特征，如信息熵、能量泛函等，最简单的是灰度值特征。有时在图片中，目标区域的亮度与背景区域的亮度明显不同。基于这种理解，只要我们试图找到某个亮度值，我们就假设低于该值的值作为背景，高于该值的值作为目标。Otsu算法属于最大熵等范畴。
同时也可以注意到，在空域中，目标的边界是区分目标与背景的重要依据，因此也是区分边界的重要手段。一般情况下，边界点附近的灰度值变化率很高，可以根据图像的灰度梯度进行识别。有Sobel算子、canny算子等，它们通过寻找边界来确定目标区域和背景。
在某些图像中，目标区域具有一定程度的连续性。一些基于区域连续性的方法，如区域生长法、分水岭算法等（我对这篇文章不是很熟悉）。
此外，基于图像的原始特征提取“细化”的二次特征并进行相应的分割也是一种很好的方法。与snake算法一样，该算法认为目标区域的边界是外力和内力共同作用的结果。因此，当外力和内力平衡时，就可以找到边界。在此基础上，提出了最小能量泛函的判定原则。此外，还提出了一种基于几何活动轮廓模型的水平集方法，该方法借助于目标区域的几何测量参数来处理某些拓扑变化。
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傅立叶形状描述符，小波描述符等
图像处理的一般步骤：1。图像采集：对原始图像进行提取和预处理。
2、图像增强：滤波，对问题进行主观判断，对图像进行操作，使图像比原始图像更适合处理。
3. 图像复原：改善图像外观。与图像增强相比，图像复原指的是对图像的客观处理。
4. 边缘检测：对图像进行分析、定位和匹配。
5. 图象分割：把图象分成不同的部分或目标。
6. 提取特征值：提取感兴趣区域。
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