特征提取
机器学习中的特征提取
机器学习中的特征提取在机器学习中，特征提取是一个非常重要的概念，其作用是从原始数据中提取能够代表数据关键信息的特征来进行分析和处理。
特征提取是将数据转化为可用于机器学习算法的输入的过程。
特征提取的质量会直接影响机器学习算法的性能和准确率。
本文将从特征提取的概念、常用方法和应用场景等方面进行阐述。
一、特征提取的概念特征提取是一个从原始数据中提取相关特征的过程，这些特征可代表数据中的相关信息。
本质上，特征提取是一种特征工程，用于将原始数据转化为可被算法使用的输入，而且，一个良好的特征提取方法应当具备以下几个特点：1、提取出的特征应该具有区分度：即，同类别的数据在这些特征上的值应该有明显的差异，不同类别的数据在这些特征上的值应该有明显的相似性。
2、提取出的特征应该具有可操作性和可解释性：提取出的特征应该直观，让人们能够对其进行直接地分析和理解。
3、提取出的特征应该满足机器学习任务的需求：提取出的特征应该与所选用的机器学习算法具有很好的匹配性。
二、常用特征提取的方法1、主成分分析法（PCA）PCA是一种常用的数据降维算法，通过将高维数据映射到低维空间中，从而实现数据的压缩和降噪。
PCA的基本思想是，将原始数据在低维空间中进行正交化映射，从而去除不相关的数据维度，保留与数据相关性最高的维度。
2、线性判别分析（LDA）LDA能够将样本进行类别划分，使得相同类别的数据点聚集在一起，不同类别的数据点分离。
这种方法使得提取的特征更具有代表性和区分性，进而提高了算法的精度。
3、卷积神经网络（CNN）与传统的神经网络相比，CNN模型在处理图像等数据时具有更好的效果，因其模型的“卷积”操作可以轻松捕捉数据中的局部特征，而且由于神经元的权重共享机制，能够大大减少模型的参数量，使得模型更具可以扩展性和鲁棒性。
三、特征提取的应用场景1、图像识别在计算机视觉任务中，图片或视频中包含了大量未被显示的信息，通过特征提取来提取出图片或视频中最为重要的信息，是计算机识别任务的重要环节。
特征提取的算法
特征提取的算法
1. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）：一种线性降维技术，通过找到数据中的主要方向来减少特征维度。
它将原始特征投影到低维空间，保留了数据的主要方差。
2. 独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）：一种盲源分离技术，用于找到数据中的独立成分。
它假设数据是由多个独立源混合而成的，目标是恢复这些独立源。
3. 哈希函数（Hashing）：一种用于快速检索和数据压缩的技术。
通过使用哈希函数将数据映射到固定长度的哈希值，可以实现高效的相似性计算和数据索引。
4. 词袋模型（Bag-of-Words，BoW）：在文本数据中常用的特征提取方法。
它将文本表示为一个单词的集合，忽略单词的顺序和上下文信息。
5. 深度学习特征提取：利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），自动学习数据中的特征表示。
这些模型可以从原始数据中提取出高级、语义上有意义的特征。
6. 手动特征工程：通过领域知识和数据分析，手动设计和选择有意义的特征。
这可以包括计算统计量、提取模式、构建特征组合等。
这些特征提取算法在不同的应用场景中各有优势，选择合适的特征提取算法取决于数据的性质、任务的要求以及可用的计算资源。
通常，结合多种特征提取方法可以获得更好的效果。
特征提取方法
特征提取方法在机器学习和人工智能领域，特征提取是一项非常重要的技术。
它可以从原始数据中提取出最具代表性的特征，为后续的数据分析和机器学习任务提供更好的数据基础。
在本文中，我们将介绍几种常见的特征提取方法，并深入探讨它们的优缺点和适用领域。
1. 基于统计的特征提取方法基于统计的特征提取方法是一种常见的特征提取方法。
它可以通过对数据的分布和特征空间的结构进行统计分析，从而获得最具代表性的特征。
这种方法常用于图像处理、语音识别和自然语言处理等领域。
其中，常用的统计方法包括：平均值、方差、偏度、峰度等。
这些统计方法可以帮助我们提取出数据的基本特征，例如数据的中心位置、散布程度、偏斜程度和峰值等。
在图像处理领域，我们可以利用平均值和标准差等统计方法来提取图像的纹理特征；在语音识别领域，我们可以通过短时能量和短时过零率等方法来提取语音信号的声学特征。
虽然基于统计的特征提取方法在实际应用中表现出了一定的优势，但是它也存在一些缺陷，例如对数据的偏斜性和噪声敏感等问题。
因此，这种方法适用于数据分布比较均匀且噪声较小的情况下。
2. 基于频谱分析的特征提取方法基于频谱分析的特征提取方法是一种常用的信号处理技术。
它利用傅里叶变换或小波变换等方法，将时域信号转换为频域信号，并从频谱中提取出最具代表性的特征。
这种方法常用于语音识别、音乐处理和图像处理等领域。
其中，常用的频谱特征包括：能量谱密度、谱最大值、谱带宽、频率-振幅分布等。
这些频谱特征可以帮助我们分析信号的频率和振幅分布，从而提取出信号的频谱特征。
在语音识别领域，我们可以利用频率-振幅分布等特征来提取语音信号的频谱特征；在音乐处理领域，我们可以通过频带宽度等特征来提取音乐信号的音调特征。
虽然基于频谱分析的特征提取方法可以有效地分析信号的频率和振幅分布，但是它在处理复杂信号时也存在一定的局限性，例如对噪声和多路径衰落等问题比较敏感。
因此，这种方法适用于信号比较规律且噪声较小的情况下。
特征提取方法
特征提取方法特征提取是指从原始数据中提取出具有代表性、能够表征数据特征的一些参数或属性。
在计算机视觉、模式识别、信号处理等领域，特征提取是非常重要的一环，它直接影响着后续的数据分析、分类、识别等任务的效果。
因此，选择合适的特征提取方法对于解决实际问题具有重要意义。
一、传统特征提取方法。
1. 统计特征。
统计特征是最常见的特征提取方法之一，它包括均值、方差、偏度、峰度等统计量。
这些统计特征能够反映数据的分布情况，对于一些简单的数据分析任务具有一定的效果。
2. 边缘特征。
边缘特征是在图像处理领域常用的特征提取方法，它可以通过边缘检测算法提取出图像中的边缘信息，进而用于图像分割、目标检测等任务。
3. 频域特征。
频域特征是通过对原始信号进行傅里叶变换或小波变换，将信号从时域转换到频域，然后提取频域特征参数。
这些特征对于信号处理、音频分析等领域具有重要意义。
二、基于深度学习的特征提取方法。
1. 卷积神经网络（CNN）。
CNN是一种非常有效的特征提取方法，它可以通过卷积层、池化层等操作，自动学习到数据中的特征。
在图像识别、目标检测等任务中，CNN能够取得非常好的效果。
2. 循环神经网络（RNN）。
RNN是一种适用于序列数据的特征提取方法，它可以捕捉到数据中的时序信息，对于自然语言处理、语音识别等任务具有重要意义。
3. 自编码器。
自编码器是一种无监督学习的特征提取方法，通过将输入数据编码成隐藏层的特征表示，再解码还原成输出数据，从而学习到数据的有效特征表示。
三、特征提取方法的选择。
在实际应用中，我们需要根据具体的问题和数据特点来选择合适的特征提取方法。
对于传统的特征提取方法，适用于一些简单的数据分析任务；而基于深度学习的特征提取方法，则适用于复杂的图像、语音、文本等数据分析任务。
在选择特征提取方法时，需要综合考虑数据的特点、任务的要求以及计算资源等因素。
总结。
特征提取是数据分析中非常重要的一环，选择合适的特征提取方法对于解决实际问题具有重要意义。
数据挖掘中特征提取的分析与应用
数据挖掘中特征提取的分析与应用特征提取是数据挖掘中的一个重要步骤，它的目的是从原始数据中提取出最具代表性和区分度的特征，以便用于后续的数据分析和建模。
特征提取可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和关联规则，提高模型的准确性和可解释性。
本文将从特征提取的分析方法和应用两个方面进行详细介绍。
在数据挖掘中，特征提取的分析方法有很多，以下是其中几种常用的方法：1.直接特征提取：直接从原始数据中提取出特征，例如从文本数据中提取词频、TF-IDF值等；从图像数据中提取颜色直方图、边缘检测等。
直接特征提取方法简单，但可能会忽略一些重要的信息。
2.统计特征提取：通过对原始数据进行统计分析来提取特征。
例如，对于时间序列数据，可以计算统计指标如均值、标准差、峰度等作为特征。
统计特征提取方法可以反映数据的分布情况，对于数据的整体特征有一定的描述能力。
3.频域特征提取：对于信号数据，可以通过将其转换到频域来提取特征。
常用的频域特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换等。
频域特征提取方法可以抓住信号的周期性和频率特征，对信号的时域特征进行补充和扩展。
4.主成分分析(PCA)：PCA是一种常用的降维方法，可以通过线性变换将高维数据映射到低维空间。
在降维的同时，PCA还可以提取出最相关的特征。
PCA能够保留数据的最大方差，即保留了数据的最重要特征。
特征提取在各个领域都有广泛的应用，以下是几个常见的应用案例：1. 文本分类：在文本分类任务中，特征提取可以将文本数据转化为数值型特征，以便于分类模型的训练和预测。
常用的文本特征提取方法有词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等。
这些方法可以将文本数据转化为稀疏向量或者词向量，从而帮助构建分类模型。
2.图像识别：在图像识别任务中，特征提取可以将图像数据中的颜色、纹理、形状等特征提取出来，以便于图像分类或物体识别等任务的处理。
常用的图像特征提取方法有颜色直方图、梯度方向直方图、尺度不变特征变换(SIFT)等。
特征提取技术
特征提取技术随着人工智能技术的日益发展，特征提取技术（Feature Extraction Technology）也日益成为机器学习算法的核心。
在实际应用中，特征提取的计算过程是一种从数据中提取有用信息的方法，使机器能够识别和理解数据。
本文将重点讨论特征提取技术，分析其工作原理以及应用于机器学习的重要性。
一、特征提取技术简介特征提取技术是指从数据中提取特定特征的一种技术。
特征提取技术可以把原始数据，即指原始输入数据，转换成机器可以识别和理解的特征值，并从中提取有用的信息。
这些特征值可以有效地把原始数据转换成有用的数据。
特征提取技术的关键在于根据实际情况，确定最有效的特征，并把这些特征转换成能够被机器识别和理解的形式。
例如，人脸识别是一个受到广泛应用的例子，在这种情况下，特征提取技术可以把人脸图像转换成有用的特征值，如眼睛的大小、鼻子的大小等，从而识别出特定的人脸。
二、特征提取技术的工作原理特征提取技术的工作原理如下：1）首先，根据实际需求，利用特征提取技术进行统计，确定有用的特征值。
2）其次，根据需要，对特征值进行编码，以便机器可以识别和理解。
3）最后，用机器学习算法处理特征值，从而达到最终目标。
三、特征提取技术在机器学习中的应用特征提取技术在机器学习中有着重要的作用，它可以把数据中有用的特征值进行提取，从而让机器学习算法更容易识别和理解数据。
在实际应用中，特征提取技术可以实现对图像、文本、声音等多种数据的有效识别和理解，从而达到机器学习的最终目标，例如，可以用来进行图像识别、自然语言处理等。
此外，特征提取技术还可以应用于量化分析领域，如股票市场预测、个人风险分析等等，从而实现有效的风险预测和投资决策。
四、结论特征提取技术可以把原始数据转换成机器理解的特征值，并从中提取有用的信息，从而让机器学习算法更容易识别和理解数据。
特征提取技术已被广泛应用于众多数据处理领域，包括人脸识别、自然语言处理等。
未来，特征提取技术将继续发挥重要作用，并不断进步，能够更好地满足人工智能技术的需求，为人类赋予更多灵活性和智慧。
特征提取步骤范文
特征提取步骤范文特征提取是指从原始数据中提炼出能够代表数据特性的信息，用于后续的分析和建模。
在机器学习、信号处理、图像识别等领域都有广泛的应用。
下面将介绍特征提取的一般步骤。
2.数据预处理：在进行特征提取之前，需要对原始数据进行预处理。
这包括数据清洗、数据归一化、数据平滑等操作，以消除数据中的噪声和异常值，提高特征提取的效果。
3.特征选择：特征选择是指从原始数据中选择最相关的特征。
这样可以减少特征的维度，降低计算复杂度，同时还能提高模型的性能和泛化能力。
常用的特征选择方法包括相关系数法、方差选择法、互信息法等。
4.特征提取：特征提取是指从原始数据中提取出新的特征。
这些新的特征应该具有区分度和描述度，能够更好地代表数据的特性。
常用的特征提取方法有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、局部敏感哈希(LSH)等。
5.特征降维：在特征提取之后，可能会得到大量的特征。
为了减少特征的维度，降低计算复杂度，还需要进行特征降维。
常用的特征降维方法有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、奇异值分解(SVD)等。
6.特征表示：在特征提取和降维之后，需要对特征进行适当的表示。
常用的特征表示方法有二进制编码、多项式编码、基函数编码等。
这些表示方法可以提高特征的可解释性和模型的性能。
7.特征重构：在特征提取和降维之后，可能会丢失一些原始数据的信息。
为了尽可能地还原数据的信息，可以进行特征重构。
常用的特征重构方法有主成分重构、最小二乘重构等。
8.特征评估：在进行特征提取之后，需要评估提取出的特征的质量和效果。
可以使用交叉验证、ROC曲线、AUC指标等方法进行评估，并根据评估结果来调整特征提取的方法和参数。
9.特征融合：在特征提取的过程中，可能会用到多种不同的特征提取方法。
为了充分利用各种方法提取出的特征，可以进行特征融合。
常用的特征融合方法有加权融合、特征组合、特征选择等。
10.特征选择：在特征提取过程中，可能会提取出大量的特征。
特征提取的方法有哪些
特征提取的方法有哪些特征提取是指从原始数据中提取出对所研究问题有用的信息，通常用于数据分析、模式识别、机器学习等领域。
特征提取的好坏直接影响着数据分析和模型训练的效果，因此选择合适的特征提取方法非常重要。
下面将介绍几种常见的特征提取方法。
1. 直方图特征提取方法。
直方图特征提取是一种简单而有效的方法，它将数据按照一定的区间进行划分，然后统计每个区间内的数据点个数或者频率。
直方图特征提取适用于连续型数据，例如图像、音频等。
通过直方图特征提取，可以将原始数据转化为直方图特征向量，从而方便后续的数据分析和模式识别。
2. 主成分分析（PCA）特征提取方法。
主成分分析是一种常用的降维技术，它通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系中，使得映射后的数据具有最大的方差。
在主成分分析中，新坐标系的基向量即为原始数据的主成分，可以将原始数据映射到主成分上，从而实现数据的降维和特征提取。
3. 小波变换特征提取方法。
小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解为不同尺度和频率的小波系数。
小波变换特征提取可以提取信号的局部特征，适用于处理非平稳信号和非线性信号。
通过小波变换特征提取，可以获取信号的时频信息，从而实现对信号的特征提取和分析。
4. 自编码器特征提取方法。
自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，它可以通过学习数据的内在表示来实现特征提取。
自编码器特征提取可以将原始数据映射到一个低维的隐含空间中，从而实现数据的特征提取和降维。
自编码器特征提取适用于图像、文本、音频等多种类型的数据，是一种非常灵活和有效的特征提取方法。
5. 卷积神经网络（CNN）特征提取方法。
卷积神经网络是一种深度学习模型，它可以通过卷积层和池化层来提取数据的特征。
卷积神经网络特征提取适用于图像、视频等数据的特征提取，它可以学习到数据的局部特征和全局特征，从而实现对数据的高效特征提取和表示。
总结。
特征提取是数据分析和模式识别中非常重要的一步，选择合适的特征提取方法可以提高数据分析和模型训练的效果。
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主要内容——
以二值图像为目标，通过调查物体的形状、大小等特 征，提取所需要的物体、除去不必要的噪声的方法。
1 特征选择概述
复杂景物图像的识别与理解常用丰富的灰度信息 （灰度图像）。 而图像特征（对象物形状特征等）的获取常用二 值图像。
1 特征选择概述
输入图像（除彩色外）都是灰度图像，即使白纸黑字 也是灰度图像，只有经过阈值处理，才能得到二值图 像。线图形也是二值图像的一种形式。
特征！特征！！
1 特征选择概述 2 二值图像中基本概念 3 二值图像的特征参数
4 区域标记
5 基于特征参数提取物体 6 基于特征参数的其他处理
Translation
• Translate one ECCV2014 paper. • /eccv2014.html Due: Nov. 25, 2015
离心率e为焦距C与主轴长度LMER之比：
C e LMER
其中，焦距C与主轴的长度LMER、宽度WMER之间 有如下关系：
C L
2
2 MER
W
2 MER
3 二值图像的特征参数
形状特征描述 则长宽比可用离心率计算如下 ：
LMER 1 r 2 WMER 1 e
3 二值图像的特征参数
t 1 1 t 2 2
t5
5 2 5
t3
5
2 3
t4
5
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2 4
t6
5
2 6
t7
5
2 7
用上述公式得到不变矩特征量的数值分布范围大 约在 100～10-4之间。
3 二值图像的特征参数
形状特征描述 七个不变矩——
在使用不变矩时，还要注意以下几个问题： • 二维不变矩是指二维平移、旋转和比例变换下的 不变量，对于其它类型的变换，如仿射变换、射 影变换、透视变换（中心投影的射影变换），上 述不变矩不成立，或只能作为近似的不变量。 • 对于二值图像，区域与其边界是完全等价的，因 此可以使用边界的数据来计算矩特征，这样可以 大大提高矩特征的计算效率。 • 矩特征是关于区域的全局特征，若物体的一部分 被遮挡，则无法计算不变矩，这时，可使用物体 区域的其它特征来完成识别任务。
背景——
集合。
S（S的补集）中包含图像边界点的所有连通成分的
洞 孔
孔(洞)—— S 中所有非背景其它元 。 S
对前景（物体）和背景应使用不同的连通。如果对S 使用8连通, 则 S 就应使用4连通。
2 二值图像中基本概念
边界——
S的边界是S中与 S 有4连通关系的像素集合S' 。
内部——
连通性（连接性）——
已知像素，如果存在一条从p到q的路径，且路径上 的全部像素都包含在S中，则称p与q是连通的。
连通成分（区域）——
4邻域的连通性
8邻域的连通性
一个像素集合S ，如果S内的每一个像素与集合内其它 像素连通，则称该集合为一个连通成分(连接成分)。
2 二值图像中基本概念
前景——
图像中像素值为1的全部像素的集合，用S表示。
(3 21 03 )( 21 03 )[3(30 21 ) ( 21 03 ) ]
2 2
8.3 二值图像的特征参数 2 2
们满足平移、旋转和尺度不变性，因而被广泛应 5 用于区域形状识别中。 (30 312 )(30 12 )[(30 12 ) 2 3( 21 03 ) 2 ]
pq
( x x ) p ( y y ) q f ( x , y ) dxdy
p , q 0,1, 2,
可见，中心矩以物体的重心 为原点计算的。
规格化（规范化）中心矩——
pq pq 00
pq2 2
函数与其矩集合有一一对应的关系。
离心率（偏心率）可定义为 ——
20 02 4 11 e 00
1 20 02
2 ( 20 02 ) 411 形状特征描述 2 2 ( 3 ) (3 ) 3七个不变矩 30 12 —— 21 03 4 对于规格化的中心矩，存在七个不变矩组合，它 (30 12 ) 2 ( 21 03 ) 2
6 ( 20 02 )[(30 12 ) 2 ( 21 03 ) 2 ] 411 (30 12 )( 21 03 ) 7 (312 30 )(30 12 )[(30 12 ) 2 3( 21 03 ) 2 ]
n 1
n 1
3 二值图像的特征参数
形状特征描述 圆形度（compactness）——
圆形度是基于面积和周长来计算物体（或区域） 的形状复杂程度的特征量，用R表示。 例如，可以考察一下圆和五角星。如果五角星的 面积和圆的面积相等，那么它的周长一定比圆长。 因此，可以考虑以下参数：
其值的范围为0＜R≤1。当R=1时它为圆形， 正方形R=0.79。
S中不属于它的边界的像素集合。S的内部等于S-S'。
包围——
如果从S中任意一点到图像边界的4路径必须与区域T 相交，则区域 T 包围区域 S（或S在T内）。
3 二值图像的特征参数
问题的提出
如何提出图像中的香蕉？ 图形及其特征参数——
3 二值图像的特征参数
面积S ——
计算物体中包含的像素数。
形状特征描述
计算MER（物体最小外接矩形）的一种方法—— 将物体在90度范围内等间隔地旋转，每次记录其坐 标系方向上的外接矩形参数，取其面积为最小的矩 形的参数为主轴意义下的长度和宽度。 通常主轴可以通过矩（moments）的计算得到，也 可以用求物体的最佳拟合直线的方法求出。
3 二值图像的特征参数
3 二值图像的特征参数
例：计算二值图像在膨胀运算前后面积的改变。 B=imread('circbw.tif');imshow(B); se=ones(5); B1=imdilate(B,se);figure,imshow(B1); increase=(bwarea(B1)-bwarea(B))/bwarea(B)
ans= 888.3750
原始图像
轮廓线追踪结果
3 二值图像的特征参数
重心（center of gravity或centroid）——
重心就是求物体（或区域）中像素坐标的平均值。 例如，某白色像素的坐标为(xi, yi)(i = 0, 1, 2, …, n1)，其重心坐标可由下式求得：
1 1 ( x , y ) ( xi , y i ) n i 0 n i 0
p 1, q 0 p 0, q 1
3 二值图像的特征参数
形状特征描述 不变矩 由重心概念，物体的重心 可由下式求得：
M 10 M 01 (x, y) ( , ) M 00 M 00
即物体重心可通过一阶矩和零阶矩求得。
3 二值图像的特征参数
形状特征描述 不变矩 中心矩——
形状特征描述 长度和宽度（length and breadth）—— 在已知物体的边界时，用其外接矩形的尺 寸来刻画它的基本形状是最简单的方法。 通常需要计算反映物体形状特征的主轴方 向上的长度和与之垂直方向上的宽度，这 样的外接矩形是物体最小的外接矩形 （MER）。
3 二值图像的特征参数
(i1,j+1) (i,j+1)
(i,j-1) (i+1,j1)
(i, j)
(i+1,j+1 (i+1,j) )
2 二值图像中基本概念
路径（通路）——
路径（通路）：从像素到像素的一个像素序列。 4路径：像素与其近邻像素是4连通关系。 8路径：像素与其近邻像素是8连通关系。
2 二值图像中基本概念
3 二值图像的特征参数
形状特征描述 不变矩—— 中心矩——
为了描述形状，假设f(x,y)在物体内取值为1而在其 外都取0值，这样它就与物体建立了一个一一对应 关系，它的矩就反映了物体的轮廓信息。中心矩 具有位臵无关性。
2 11 1 物体的中心主轴方向—— arctan 2 20 02
二值图像的特点——
a. 一般二值图像中物体像素值为1，背景像素值为0； b. 二值图像处理的算法简单，易于理解和实现，计 算速度快； c. 二值视觉所需的内存小，对计算设备要求低； d.二值视觉系统技术可用于灰度图像视觉系统。
2 二值图像中基本概念
近邻——
4邻点(4-neighbors)：有公共边关系的两个像素。 4邻域(4-neighborhood)：一个像素与其4个邻点组成 了该像素的4邻域。 4连通(4-connected)：一个像素与其4个邻点的关系。
形状特征描述 矩形度——
矩形度用物体的面积与其最小外接矩形的面积之 比来刻画，反映物体对其外接矩形的充满程度：
R
长宽比——
A
AMER
长宽比用以将细长物体与方形或圆形的物体区别开 来：
LMER r WMER
3 二值图像的特征参数
形状特征描述 离心率e（偏心率，eccentricity）——
4S R 2 L
3 二值图像的特征参数
形状特征描述 形状复杂性e——
与圆形度相对。 2 公式为： L
或者
其值的范围为e2≥1。e值越小，图形越接近圆形， 当e1=12.6， e2=1时它为圆形， e值越大，图形越离 散、越复杂。
S 2 L e2 4 S
e1
3 二值图像的特征参数
increase =0.3456
原始图像 膨胀后的图像
3 二值图像的特征参数
例：计算二值图像的周长。 I=imread('wang.bmp');imshow(I); level=graythresh(I); B=im2bw(I,level); B1 = bwperim(B,8); figure, imshow(B1); bwarea(B1)