提取有效的特征一直是笔迹鉴别的关键问题，针对传统Gabor滤波器特征提取方法存在的不足，充分利用Gabor滤波系数间的相关关系，提出一种融合全局特征和局部特征的特征提取方法。
该方法先通过字符笔画的方向梯度直方图（HOG）来优化Gabor滤波器的角度参数，再利用高斯马尔科夫随机场（GMRF）模型对Gabor滤波图像中的不同局部结构信息进行描述，最终得到笔迹图像的整体特征。
以楷书四大家的真迹样本和收集的英文手稿作为实验数据，采用最小加权欧式距离分类器对笔迹样本进行分类，通过五重交叉验证法分别得到97.6%和88.3%的正确分类率，表明该方法提取的特征具有较强的笔迹表征能力，是一种有效的笔迹特征提取方法。

针对通信波段设计并制作了楔形波导层的导模共振滤波片（GMRF），分析并研究了其光谱特性。
采用三角掩模板的方法进行离子束刻蚀，刻蚀一定次数后获得楔形波导层。
光栅线条方向分为平行于和垂直于楔形波导层变化的方向。
实验结果表明，对于两种结构，共振峰的位置与滤波片上的位置呈近似线性关系。
光栅刻槽平行于楔形层变化的方向时共振峰的半峰全宽较光栅刻槽垂直于楔形层变化的方向时大。
最终在20mm的样品上，获得了线性渐变的Ta2O5楔形薄膜，其反射谱在1560~1600nm范围内近似于线性变化。

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

六种首要罕用的纹理特色提取方式（GM,GMRF,BC,GLDS,GLCM,LBP），matlab编写，有学习需要的能够参考参考

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。