基于Matlab代码图像检测（分割、特征提取）、各种特征提取 |
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基于Matlab代码图像检测（分割、特征提取）、各种特征提取
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统 信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 🔥 内容介绍在当今数字化时代，图像处理和计算机视觉技术变得越来越重要。图像检测是计算机视觉领域的一个关键任务，它涉及到从图像中识别和定位特定目标的过程。而图像分割和特征提取则是图像检测的两个关键步骤。 图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程。它可以帮助我们更好地理解图像中的内容，并为后续的特征提取和目标识别提供更准确的信息。常见的图像分割方法包括基于阈值的分割、区域生长法、边缘检测和基于图割的分割等。 特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征，以便于后续的分类、识别和检测任务。特征可以是图像的局部特征，如边缘、角点和纹理等；也可以是全局特征，如颜色直方图、形状描述符和统计特征等。常用的特征提取方法包括SIFT（尺度不变特征变换）、HOG（方向梯度直方图）和CNN（卷积神经网络）等。 在图像检测中，特征提取是一个关键的步骤。通过提取图像的特征，我们可以将其转换为一个高维向量表示，从而方便后续的目标识别和分类任务。特征提取的方法多种多样，每种方法都有其优势和适用场景。例如，SIFT是一种基于局部特征的方法，适用于具有旋转和尺度变化的图像；HOG则适用于目标的形状和纹理特征提取；而CNN则是一种基于深度学习的方法，可以自动学习图像的特征表示。 除了上述提到的方法外，还有许多其他的特征提取方法。例如，基于颜色的特征提取方法可以通过提取图像的颜色信息来进行目标识别和分类；基于纹理的特征提取方法可以通过提取图像的纹理信息来进行图像分割和目标检测。此外，还有一些基于形状、边缘和运动等特征的提取方法。 总结起来，图像检测是计算机视觉领域中一个重要的任务，它涉及到图像分割和特征提取两个关键步骤。图像分割可以将图像划分为不同的区域或对象，为后续的特征提取提供更准确的信息；而特征提取则是从图像中提取出具有代表性的特征，以便于后续的目标识别和分类任务。各种特征提取方法都有其优势和适用场景，研究人员可以根据具体的需求选择适合的方法。随着计算机视觉技术的不断发展，图像检测和特征提取将在各个领域得到广泛应用，并为我们带来更多的便利和可能性。 📣 部分代码 % Grab a cached value if stored. Here,%% storage - Cache of values and points where these values were generated.% We need its structure to be something like storage.x{i}, storage.y{i}% for the points and storage.v{i} for the values.% point - Cell array of structures that contain the location of the cached% point% value - Name of the value to be returnedfunction [ret storage] = getCached(storage,point,value) % Check that we have initialized the storage if ~isstruct(storage) ret = []; return; end % Check that there's a value cached if ~isfield(storage,value) ret = [] return; end % Loop over the various cached points for i = 1:length(storage.(value)) % Loop over the names in the point that we're checking names = fieldnames(point); match = true; for j=1:length(names) % If the storage doesn't contained the cached point or if the cached % point differs from queried point, then we're not cached if ~isfield(storage,names{j}) || ... ~isequal(storage.(names{j}){i},point.(names{j})) match = false; end % If we match the point, return the value if match ret = storage.(value){i}; break; % Otherwise, return something empty else ret = []; end end % If we've successfully cached a value, break out if ~isempty(ret) break; end end % If we found the cached value, reshuffle things so this point and value is % first in the cached storage if ~isempty(ret) % Loop over the names in the point that we're checking names = fieldnames(point); for j=1:length(names) start = storage.(names{j})(i); middle = storage.(names{j})(1:i-1); last = storage.(names{j})(i+1:end); storage.(names{j}) = [start,middle,last]; end endend ⛳️ 运行结果
[1] 陈海永,孙鹤旭,徐德.一类窄焊缝的结构光图像特征提取方法[J].焊接学报, 2012(001):033. [2] 罗帅.基于X射线的焊缝缺陷图像特征提取研究[D].电子科技大学,2016. 🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除 🎁 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 👇 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制 1 各类智能优化算法改进及应用 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化 2 机器学习和深度学习方面 卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断 2.图像处理方面 图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 3 路径规划方面 旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化 4 无人机应用方面 无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化 5 无线传感器定位及布局方面 传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化 6 信号处理方面 信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化 7 电力系统方面 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置 8 元胞自动机方面 交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 9 雷达方面 卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合 |
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