经检验，方便可用，输入为一幅灰度图像，彩色图像可采用rgb2gray转换，输出为图像的15个特征，可广泛应用于图像特征提取，图像检索及图像质量评价领域！

一、A*搜索算法一（续）、一（续）、一（续）、A*，DijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstra，BFSBFSBFS算法性能比较及算法性能比较及A*算法的应用算法的应用二、DijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstra算法初探算法初探二（续）、彻底理解二（续）、彻底理解二（续）、彻底理解二（续）、彻底理解二（续）、彻底理解DijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstra算法二（再续）、二（再续）、二（再续）、DijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstra算法+fibonacci+fibonacci+fibonacci+fibonacci堆的逐步堆的逐步c实现二（三续）、二（三续）、二（三续）、DijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstraDijkstra算法+Heap+Heap+Heap堆的完整堆的完整c实现源码实现源码实现源码三、动态规划算法三、动态规划算法三、动态规划算法三、动态规划算法四、BFSBFSBFS和DFSDFSDFS优先搜索算法索算法五、教你透彻了解红黑树五、教你透彻了解红黑树五、教你透彻了解红黑树五、教你透彻了解红黑树五、教你透彻了解红黑树（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）（红黑数系列六篇文章之其中两）五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析五（续）、红黑树算法的实现与剖析六、教你初步了解六、教你初步了解六、教你初步了解六、教你初步了解KMPKMPKMP算法、算法、updatedupdatedupdatedupdated（KMPKMP算法系列三篇文章）算法系列三篇文章）算法系列三篇文章）算法系列三篇文章）六（续）、从六（续）、从六（续）、从六（续）、从KMPKMP算法一步谈到算法一步谈到算法一步谈到算法一步谈到算法一步谈到BM算法六（三续）、六（三续）、六（三续）、KMPKMP算法之总结篇（必懂算法之总结篇（必懂算法之总结篇（必懂算法之总结篇（必懂算法之总结篇（必懂KMPKMP）七、遗传算法七、遗传算法七、遗传算法透析GA本质八、再谈启发式搜索算法八、再谈启发式搜索算法八、再谈启发式搜索算法八、再谈启发式搜索算法八、再谈启发式搜索算法九、图像特征提取与匹配之九、图像特征提取与匹配之九、图像特征提取与匹配之九、图像特征提取与匹配之九、图像特征提取与匹配之九、图像特征提取与匹配之SIFTSIFT算法（SIFTSIFT算法系列五篇文章）算法系列五篇文章）算法系列五篇文章）算法系列五篇文章）九（续）、九（续）、九（续）、siftsiftsift算法的编译与实现算法的编译与实现算法的编译与实现算BF和DFS优先搜索算法

原文http://dataunion.org/20584.html;http://www.open-open.com/lib/view/open1440832074794.html

该压缩包在matlab2013a中运行并实现图像的特征提取，包含四大类经典特征提取方法：SIFT特征，颜色特征，形状特征，纹理特征。
每个方法文件夹内附有文档说明。
最后我给出了同步PPT解说，包含原理，步骤，及运行实例和结果。

本设计是对于快递单邮政编码识别系统设计的实现。
该系统主要分为两部分，一是图像预处理，二是图像的识别。
图像的预处理工作主要对图像进行灰度化、二值化、分割等。
识别工作基于图像特征提取、识别输出。
主要用到的方法为模板匹配法。

图像识别的技术现状和发展趋势该文描述了图像识别技术的国内外研究现状，介绍了图像识别过程的相关基本工作，并探讨了图像识别的关键步骤，包括图象分割、图像特征提取和分类和图像的匹配，分析和比较了各种算法的优缺点，并讨论了其中的关键技术及计算机图像识别新技术。
关键词：图像识别；
图象分割；
特征提取；
匹配

自计算机视觉产生开始，视觉信息则自动成为其处理的对象。
纹理特征作为视觉信息的重要部分，成为图像特征提取的重点。
针对纹理特征提取中，传统LBP算法作为一种基于灰度的算法，仅仅局限对低分辨率图片，其识别率通常比较低的问题，提出一种基于小波变换的LBP算法。
该算法利用小波变换的局部特性、方向性和多方向性等特点，并结合LBP算法自身具有的旋转不变形、灰度不变形等特点，从而通过小波变换对高分辨率图片的分解，再通过局部二值模式的优势，从而实现对图像纹理特征的提取。
最后通过MATLAB软件编程与ORL数据库的对比测试，改进算法的识别率明显优于传统LBP算法。

图像特征提取代码，包括LBP、HOG、Haar、Zernike矩、Hu矩特征，.h文件有如何调用的详细说明，C/OpenCV程序

《基于内容图像检索技术》从理论方法研究与实现技术角度，总结归纳了基于内容图像检索（CBIR）技术的研究与进展，并融入了作者多年来的相关研究与应用成果，系统地介绍了CBIR的主要概念、基本原理、典型方法、实用范例以及新动向。
《基于内容图像检索技术》共有12章分为五部分：第一部分是概述，分析了CBIR的体系结构、技术现状和发展趋势；
第一部分讨论图像特征提取，给出图像低层特征（颜色、形状、纹理、空间关系）和图像高层特征（语义）提取算法，论述了综合图像多特征的检索方法以及三维模型检索的前沿研究；
第三部分是优化，论述了特征优化与过程优化；
第四部分给出了相关性评价与量化评价的通用方法；
第五部分介绍原型系统与应用实例，介绍了作者设计实现的原型检索系统与应用实例。
　　《基于内容图像检索技术》注重理论分析与算法实践相结合。
体系完善，书中所列算法均已调试通过，配有适量习题，每章均附有参考文献与小结，便于参考查阅。
《基于内容图像检索技术》内容详实。
比较实用，可供电子工程、计算机科学与技术、媒体制作和生产、远程教育和医疗、公安、遥感等领域的科技工作者参考，亦可作为高校电子工程、计算机及相关专业研究生教材。
第1章基于内容图像检索技术概述　　第2章基于颜色特征的图像检索　　第3章基于形状特征的图像检索　　第4章基于纹理特征的图像检索　　第5章基于空间关系的图像检索　　第6章基于语义的图像检索　　第7章综合多特征的图像检索　　第8章三维模型检索　　第9章图像检索中的特征优化　　第10章图像检索中的相关反馈过程优化　　第11章图像检索系统性能评价　　第12章基于内容图像检索的原型系统及应用实例

利用opencV和C语言编写，利用纹理特征比较两幅图像的相似度

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。