我在图像上计算了纹理,颜色和形状特征。但这些功能只能添加12个功能。我读到人们提取1000个功能等。有人可以向我解释如何增加功能的数量?然后我如何保存它们以形成特征向量?
答案 0 :(得分:2)
特征是图像的最重要或兴趣点。通常可以说我对图像的边缘信息感兴趣。我们知道边缘是由拉普拉斯滤波器在空间域中找到的,所以唯一的点将保留在图像将是边缘点。每个边缘点将有其x,y坐标,后跟强度值。所有兴趣点的这三个信息可能会导致多维特征向量在这种情况下取决于你正在拍摄的图像类型。这三个多维信息将被称为我的特征向量。
同样,图像的直方图也可以是您的特征,灰度图像的值为0到255.因此,在这种情况下,您可以为每个图像存储255个值作为要素。
希望你有这个想法。图像是一个主观的东西,因此根据任何应用程序和给定的数据集,我们将提取特征并形成特征向量。
除了颜色,纹理和形状之外,您甚至可以处理图像的特征,边缘,直方图等属性。