十三种图像特征提取代码合集（吐血整理）
简介
本仓库提供了一个包含13种图像特征提取代码的资源文件合集。这些代码涵盖了多种常用的图像特征提取方法，适用于图像处理、计算机视觉和机器学习等领域。每个特征提取方法都提供了详细的代码实现，方便用户快速上手和应用。
包含的特征提取方法
- 01_Histogram - 直方图特征提取
- 02_GLCM - 灰度共生矩阵特征提取
- 03_Color - 颜色特征提取
- 04_ShapeContext - 形状上下文特征提取
- 05_SIFT - 尺度不变特征变换（SIFT）特征提取
- 06_HOG - 方向梯度直方图（HOG）特征提取
- 07_LBP - 局部二值模式（LBP）特征提取
- 08_Gabor - Gabor滤波器特征提取
- 09_SURF - 加速稳健特征（SURF）特征提取
- 10_Harris - Harris角点检测特征提取
- 11_FAST - FAST角点检测特征提取
- 12_BRIEF - 二进制鲁棒独立基本特征（BRIEF）特征提取
- 13_ORB - 定向FAST和旋转BRIEF（ORB）特征提取
使用方法
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/your-repo-url.git - 进入仓库目录：
cd your-repo-name -
选择所需的特征提取方法： 每个特征提取方法都存放在独立的文件夹中，文件夹名称与特征提取方法名称对应。
- 运行代码： 根据每个文件夹中的README文件或代码注释，运行相应的代码进行特征提取。
依赖库
- OpenCV
- NumPy
- Scikit-image
- Matplotlib
请确保在运行代码之前安装好这些依赖库。
贡献
欢迎大家贡献代码、提出问题或建议。如果您有新的特征提取方法或改进现有代码的想法，请提交Pull Request或Issue。
许可证
本项目采用MIT许可证。详细信息请参阅LICENSE文件。
联系
如有任何问题或建议，请联系：[your-email@example.com]
希望这个资源文件合集能够帮助您在图像处理和计算机视觉领域取得更好的成果！