gabor提取纹理特征，k-means方法无监督聚类进行图像分割

修改了opencv的GreyLevelCo-occurrenceMatrix算法(texture.cpp)，是一个简单的示例。

Matlab提取图像的形状、纹理、颜色特征，其中纹理特征是用灰度梯度共生矩阵来实现的

本程序中集成了字符识别中常用的逐点特征、垂直特征、十三点特征以及Gabor特征等常用特征的提取，识别过程中采用svm进行训练和识别；
Gabor特征提取主要是提取了0、45、90、135四个方向的Gabor图像的纹理特征。

图像处理中，纹理特征的提取部分代码如下//计算纹理特征voidCTextureDlg::OnBtnComputeTexture(){ doubledEnergy =0.0; doubledEntropy =0.0; doubledInertiaQuadrature=0.0; doubledLocalCalm =0.0; doubledCorrelation =0.0; doubledEnergy1 =0.0; doubledEntropy1 =0.0; doubledInertiaQuadrature1=0.0; doubledLocalCalm1 =0.0; doubledCorrelation1 =0.0; unsignedchar**arLocalImage; arLocalImage=cmatrix(0,m_grayShow.FilterWindowWidth-1,0,m_grayShow.FilterWindowWidth-1); introlltimeH=m_grayShow.ImageHeight/m_grayShow.FilterWindowWidth; introlltimeW=m_grayShow.ImageWidth/m_grayShow.FilterWindowWidth; inti,j; intp,q; //将图像分成若干个窗口，计算其纹理均值 for(i=0;i＜rolltimeH;i++) { for(j=0;j＜rolltimeW;j++) { //首先赋值给子窗口 for(p=0;p＜m_grayShow.FilterWindowWidth;p++) { for(q=0;q＜m_grayShow.FilterWindowWidth;q++) { arLocalImage[p][q]=m_grayShow.ImageArray[i*m_grayShow.FilterWindowWidth+p][j*m_grayShow.FilterWindowWidth+q]; } } m_grayShow.ComputeMatrix(arLocalImage,m_grayShow.FilterWindowWidth); m_grayShow.ComputeFeature(dEnergy1,dEntropy1,dInertiaQuadrature1,dCorrelation1,dLocalCalm1,m_grayShow.PMatrixH,m_grayShow.GrayLayerNum); dEnergy+=dEnergy1; dEntropy+=dEntropy1; dInertiaQuadrature+=dInertiaQuadrature1; dCorrelation+=dCorrelation1; dLocalCalm+=dLocalCalm1; } } dEnergy/=(rolltimeH*rolltimeW); dEntropy/=(rolltimeH*rolltimeW); dInertiaQuadrature/=(rolltimeH*rolltimeW); dCorrelation/=(rolltimeH*rolltimeW); dLocalCalm/=(rolltimeH*rolltimeW); m_dEnergy =dEnergy; m_dEntropy =dEntropy; m_dInertiaQuadrature=dInertiaQuadrature; m_dCorrelation =dCorrelation; m_dLocalCalm =dLocalCalm; UpdateData(false);}

一些常用的纹理特征提取方法汇总，都是用matlab写的，经过测试后有效。
希望对大家有所帮助。
matlab版本的源码，有详细的sift特征提取和匹配的步骤介绍，具体sift是什么我就不多说了。
这个matlab版本的源码就是供初学者学习之用。
本人也是刚刚学习，代码亲字试过，希望对大家有帮助，大家一起学习交流，我也是从别人那考来的代码

通过该Matlab程序可以求取用于描述图像纹理特征的灰度共生矩阵参数（能量、熵、惯性矩、相关性）。
可以分别求取0,45°,90°,135°方向上的特征参数，同时可以求出这些特征参数的平均值与标准差。

Gabor滤波器纹理特征提取opencv2以上版本C++

第1章绪论1.1合成孔径雷达概况1.2发展历程1.2.1国外SAR发展历程1.2.2我国SAR发展历程1.3发展趋势1.4主要应用1.4.1军事领域1.4.2民用领域1.5内容安排第2章合成孔径雷达2.1概述2.2SAR成像基本原理2.2.1距离向分辨率与脉冲压缩技术2.2.2方位向分辨率与合成孔径原理2.2.3点目标信号回波模型2.2.4SAR成像处理与算法2.3SAR成像的几何特性2.3.1斜距图像的比例失真2.3.2透视收缩与顶底位移2.3.3雷达阴影2.3.4雷达视差与立体观察第3章雷达目标电磁散射计算3.1概述3.1.1电磁散射基本计算方法3.1.2严格的经典解法3.1.3近似求解方法3.2等效电磁流计算3.2.1等效电磁流奇异性的消除3.2.2等效电磁流的分析与计算3.3多次散射的计算3.3.1几何/物理光学混合算法3.3.2存在多重散射的条件和遮挡关系的判断3.3.3几何光学/等效电磁流混合算法3.3.4GO/PO混合方法的应用3.4腔体结构电磁散射RCS计算3.4.1复射线近轴近似电磁散射算法3.4.2计算实例3.5复杂目标电磁散射的计算3.5.1复杂目标几何建模3.5.2复杂目标电磁散射混合计算第4章合成孔径雷达图像特征分析4.1概述4.2SAR图像辐射特征4.2.1SAR图像回波强度的概率分布4.2.2辐射分辨率4.3SAR图像噪声特征4.4SAR图像目标几何特征4.4.1点目标4.4.2线目标4.4.3面目标4.5SAR图像灰度统计特征4.5.1幅度特征4.5.2直方图特征4.5.3统计特征4.6SAR图像纹理特征4.6.1方向差分特征4.6.2灰度共现特征4.6.3小波纹理能量特征第5章合成孔径雷达图像分割5.1概述5.2阈值分割法5.2.1基于遗传算法的二维最大熵阈值分割法5.2.2二维模糊熵阈值分割法5.2.3双阈值分割算法5.3基于马尔可夫随机场模型的分割法5.3.1吉布斯MEF分割模型5.3.2吉布斯MRF分割算法5.3.3多尺度MRF图像分割5.4基于多尺度几何分析的分割法5.4.1基于Contourlet变换的SAR图像分割5.4.2基于Wedgelet变换的SAR图像分割5.5分割评价方法5.5.1分割质量评价5.5.2适用情况分析第6章合成孔径雷达图像目标分类6.1概述6.1.1分类流程6.1.2评价标准6.2概率密度函数估计6.2.1单-密度函数6.2.2混合密度函数6.2.3有限混合密度函数的逼近能力6.3参数估计6.3.1极大似然估计6.3.2EM算法6.4最小距离分类法6.5最大后验概率分类法6.6支持向量机分类法6.6.1支持向量机原理6.6.2支持向量机分类法6.7隐马尔可夫优化分类法6.7.1HMM原理6.7.2HMOC模型第7章合成孔径雷达图像目标识别7.1概述7.1.1识别方法7.1.2自动目标识别系统7.2基于电磁特性的目标识别7.3典型目标识别7.3.1道路识别7.3.2机场识别7.3.3MSTAR坦克识别第8章合成孔径雷达图像融合8.1概述8.1.1图像融合概念8.1.2融合效果评价8.2SAR图像与可见光图像融合8.2.1提升小波变换8.2.2基于提升小波变换区域统计特性的融合算法8.3SAR图像与多光谱图像融合8.3.1主成分分析方法8.3.2基于主成分分析的SAR与多光谱图像融合8.4多波段SAR图像融合8.4.1基于atrous算法方向滤波器组的多波段SAR图像灰度融合8.4.2多波段SAR图像伪彩色融合第9章合成孔径雷达图像压缩9.1概述9.1.1第一代和第二代压缩技术9.1.2多尺度方向分析技术9.2SAR图像压缩中的典型特征9.2.1纹理特征9.2.2变换域系数统计特征9.3SAR图像Non-SWMDA压缩方法9.3.1不可分离小波的提升实现9.3.2基于块分割的二叉树编码方案设计9.4SAR图像压缩效果评价9.4.1保真度准则9.4.2特征衡量标准

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。

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。