圖像視覺特征的提取和表達有哪些方法？可以從數(shù)字圖像中提取的特征通常指局部圖像特征。提取特征點（興趣點、關(guān)鍵點）的方法很多。自1977年以來，最著名的算法是（尺度不變特征變換）sift描述子。有時也指：

圖像視覺特征的提取和表達有哪些方法？

可以從數(shù)字圖像中提取的特征通常指局部圖像特征。提取特征點（興趣點、關(guān)鍵點）的方法很多。自1977年以來，最著名的算法是（尺度不變特征變換）sift描述子。有時也指：圖像邊緣。提取邊緣的方法很多。自1965年以來，最著名的算法是Canny邊緣檢測算法。

現(xiàn)在圖像識別用的多的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是特征提取的方法？

圖像識別是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和圖像的技術(shù)。在一般的工業(yè)應用中，利用工業(yè)攝像機進行拍攝，然后利用軟件對圖像的灰度差進行進一步的識別處理。附件是一個基于matlab的車牌識別源碼（可以實現(xiàn)），包括車牌定位、車牌校正、字符分割、字符識別四部分。訓練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也用于字符識別。它可以為您的圖像識別提供參考。

圖像的特征提取都有哪些算法？

經(jīng)典的圖像特征提取方法有：1 hog（有向梯度直方圖）、2 SIFT（尺度不變特征變換）、3 surf（加速魯棒特征）、4 Dog（高斯差分）和5 LBP（局部二進制）6 Haar（類Haar、類Haar特征），注意Haar是個人名稱，Haar這個人提出了一種用小波作為濾波器，命名為Haar濾波器，用于這個濾波器，后來有人用這個濾波器對圖像進行濾波，就是圖像的Haar特征）圖像的一般特征提取方法：1灰度直方圖，2顏色直方圖均值，方差三種信號處理方法：灰度共生矩陣，Tamura紋理特征，自回歸紋理特征，小波變換。4傅立葉形狀描述子，小波描述子等

圖像視覺特征的提取和表達有哪些方法？

1，sift

2，surf

3，hog

hog：有向梯度直方圖。

4. 狗：高斯函數(shù)的差分。

5. LBP特性、Haar特性等