❶ 能用MATLAB進行圖像特徵的提取么
肯定可以，我見過的，能夠提前圖片特徵，並且還能夠根據所提取的特徵將圖片還原！
❷ 使用Matlab軟體，在完成圖像二值化處理的基礎上，對圖像的形狀特徵進行提取的程序。
問題問得這么粗放，給你三行matlab代碼搞定
%%%假設圖像是img
img(img<5) = 0;
img(img>5) = 1;
%%%搞定二值化
%%%%%%%%%
BW = edge(I);
%%%提取邊緣
❸ 我的MATLAB裝上後，圖像處理工具箱不能用
MATLAB
開放分類： 自然科學、數學、數學軟體、模擬
MATLAB是矩陣實驗室（Matrix Laboratory）之意。除具備卓越的數值計算能力外，它還提供了專業水平的符號計算，文字處理，可視化建模模擬和實時控制等功能。
MATLAB的基本數據單位是矩陣，它的指令表達式與數學,工程中常用的形式十分相似,故用MATLAB來解算問題要比用C,FORTRAN等語言完相同的事情簡捷得多.在新的版本中也加入了對C,FORTRAN,c++ ,JAVA的支持.可以直接調用,用戶也可以將自己編寫的實用程序導入到MATLAB函數庫中方便自己以後調用，此外許多的MATLAB愛好者都編寫了一些經典的程序，用戶可以直接進行下載就可以用，非常的方便。
MATLAB的基礎是矩陣計算,但是由於他的開放性,並且mathwork也吸收了像maple等軟體的優點,使MATLAB成為一個強大的數學軟體
當前流行的MATLAB 6.5/7.0包括擁有數百個內部函數的主包和三十幾種工具包(Toolbox).工具包又可以分為功能性工具包和學科工具包.功能工具包用來擴充MATLAB的符號計算,可視化建模模擬,文字處理及實時控制等功能.學科工具包是專業性比較強的工具包,控制工具包,信號處理工具包,通信工具包等都屬於此類.
開放性使MATLAB廣受用戶歡迎.除內部函數外,所有MATLAB主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件,用戶通過對源程序的修改或加入自己編寫程序構造新的專用工具包.
Matlab的官方網站：http://www.mathworks.com
Matlab的優勢和特點
（1）友好的工作平台和編程環境
MATLAB由一系列工具組成。這些工具方便用戶使用MATLAB的函數和文件，其中許工具採用的是圖形用戶界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、歷史命令窗口、編輯器和調試器、路徑搜索和用於用戶瀏覽幫助、工作空間、文件的瀏覽器。隨著MATLAB的商業化以及軟體本身的不斷升級，MATLAB的用戶界面也越來越精緻，更加接近Windows的標准界面，人機交互性更強，操作更簡單。而且新版本的MATLAB提供了完整的聯機查詢、幫助系統，極大的方便了用戶的使用。簡單的編程環境提供了比較完備的調試系統，程序不必經過編譯就可以直接運行，而且能夠及時地報告出現的錯誤及進行出錯原因分析。
（2）簡單易用的程序語言
Matlab一個高級的距陣/陣列語言，它包含控制語句、函數、數據結構、輸入和輸出和面向對象編程特點。用戶可以在命令窗口中將輸入語句與執行命令同步，也可以先編寫好一個較大的復雜的應用程序(M文件)後再一起運行。新版本的MATLAB語言是基於最為流行的C＋＋語言基礎上的，因此語法特徵與C＋＋語言極為相似，而且更加簡單，更加符合科技人員對數學表達式的書寫格式。使之更利於非計算機專業的科技人員使用。而且這種語言可移植性好、可拓展性極強，這也是MATLAB能夠深入到科學研究及工程計算各個領域的重要原因。
（3）強大的科學計算機數據處理能力
MATLAB是一個包含大量計算演算法的集合。其擁有600多個工程中要用到的數學運算函數，可以方便的實現用戶所需的各種計算功能。函數中所使用的演算法都是科研和工程計算中的最新研究成果，而前經過了各種優化和容錯處理。在通常情況下，可以用它來代替底層編程語言，如C和C++ 。在計算要求相同的情況下，使用MATLAB的編程工作量會大大減少。MATLAB的這些函數集包括從最簡單最基本的函數到諸如距陣，特徵向量、快速傅立葉變換的復雜函數。函數所能解決的問題其大致包括矩陣運算和線性方程組的求解、微分方程及偏微分方程的組的求解、符號運算、傅立葉變換和數據的統計分析、工程中的優化問題、稀疏矩陣運算、復數的各種運算、三角函數和其他初等數學運算、多維數組操作以及建模動態模擬等。
❹ 請教Matlab中圖像特徵區域的提取
如果你有這個區域的坐標
,如左上角坐標(r1,c1)和右下角坐標(r2,c2),
那麼這塊區域就是 img(r1:r2, c1:c2)
❺ 如何用matlab 處理圖像提取特徵值呢
，你可以參照一下圖像增強的有關演算法(Image Enhancement)
2.周長、面積、角度都需要你知道圖像中所包含的幾何形狀，建議看一下Hough變換的原理
❻ matlab數字圖像特徵提取GUI界面設計是指設計一個gui界面來提取圖像特徵，還是
設計一個GUI界面用來完成提取圖像特徵操作
❼ 怎樣用matlab提取圖像的紋理特徵
其實學數字圖像處理，關鍵的不是源代碼（和一般編程還是有區別的，這個是經驗之談，其實一般博導未必會編程，但是你和他說說你的方法，他一般都能切中要害），而是你能理解基於概念及適用場所。
基於顏色、紋理、形狀都屬於低層特徵，這些你理解就夠了，關鍵是對你的課題適合哪種方法來映射到高層語義上面，例如：識別物體輪廓，那可能形狀就比較適合等。
我之所以寫上面那段話，主要是我感覺你索取代碼也不說明具體要求，也就是方向不明確。
如今顏色特徵提取演算法有很多，諸如顏色直方圖、顏色矩、顏色集、顏色聚合向量、顏色相關圖等，既然你沒說，我就給個IEEE CSVT 2001的一篇關於顏色直方圖法的論文（源碼版權歸作者所有）：
function colorhist = colorhist(rgb)
% CBIR_colorhist() --- color histogram calculation
% input: MxNx3 image data, in RGB
% output: 1x256 colorhistogram == (HxSxV = 16x4x4)
% as the MPEG-7 generic color histogram descriptor
% [Ref] Manjunath, B.S.; Ohm, J.-R.; Vasudevan, V.V.; Yamada, A., "Color and texture descriptors"
% IEEE Trans. CSVT, Volume: 11 Issue: 6 , Page(s): 703 -715, June 2001 (section III.B)
% check input
if size(rgb,3)~=3
error('3 components is needed for histogram');
end
% globals
H_BITS = 4; S_BITS = 2; V_BITS = 2;
%rgb2hsv可用rgb2hsi代替，見你以前的提問。
hsv = uint8(255*rgb2hsv(rgb));
imgsize = size(hsv);
% get rid of irrelevant boundaries
i0=round(0.05*imgsize(1)); i1=round(0.95*imgsize(1));
j0=round(0.05*imgsize(2)); j1=round(0.95*imgsize(2));
hsv = hsv(i0:i1, j0:j1, :);
% histogram
for i = 1 : 2^H_BITS
for j = 1 : 2^S_BITS
for k = 1 : 2^V_BITS
colorhist(i,j,k) = sum(sum( ...
bitshift(hsv(:,:,1),-(8-H_BITS))==i-1 &...
bitshift(hsv(:,:,2),-(8-S_BITS))==j-1 &...
bitshift(hsv(:,:,3),-(8-V_BITS))==k-1 ));
end
end
end
colorhist = reshape(colorhist, 1, 2^(H_BITS+S_BITS+V_BITS));
% normalize
colorhist = colorhist/sum(colorhist);
%基於紋理特徵提取灰度共生矩陣用於紋理判斷
% Calculates cooccurrence matrix
% for a given direction and distance
%
% out = cooccurrence (input, dir, dist, symmetric);
%
% INPUT:
% input: input matrix of any size
%
% dir: direction of evaluation
% "dir" value Angle
% 0 0
% 1 -45
% 2 -90
% 3 -135
% 4 -180
% 5 +135
% 6 +90
% 7 +45
%
% dist: distance between pixels
%
% symmetric: 1 for symmetric version
% 0 for non-symmetric version
%
% eg: out = cooccurrence (input, 0, 1, 1);
% Author: Baran Aydogan (15.07.2006)
% RGI, Tampere University of Technology
% [email protected]
function out = cooccurrence (input, dir, dist, symmetric);
input = round(input);
[r c] = size(input);
min_intensity = min(min(input));
max_intensity = max(max(input));
out = zeros(max_intensity-min_intensity+1);
if (dir == 0)
dir_x = 0; dir_y = 1;
end
if (dir == 1)
dir_x = 1; dir_y = 1;
end
if (dir == 2)
dir_x = 1; dir_y = 0;
end
if (dir == 3)
dir_x = 1; dir_y = -1;
end
if (dir == 4)
dir_x = 0; dir_y = -1;
end
if (dir == 5)
dir_x = -1; dir_y = -1;
end
if (dir == 6)
dir_x = -1; dir_y = 0;
end
if (dir == 7)
dir_x = -1; dir_y = 1;
end
dir_x = dir_x*dist;
dir_y = dir_y*dist;
out_ind_x = 0;
out_ind_y = 0;
for intensity1 = min_intensity:max_intensity
out_ind_x = out_ind_x + 1;
out_ind_y = 0;
[ind_x1 ind_y1] = find (input == intensity1);
ind_x1 = ind_x1 + dir_x;
ind_y1 = ind_y1 + dir_y;
for intensity2 = min_intensity:max_intensity
out_ind_y = out_ind_y + 1;
[ind_x2 ind_y2] = find (input == intensity2);
count = 0;
for i = 1:size(ind_x1,1)
for j = 1:size(ind_x2,1)
if ( (ind_x1(i) == ind_x2(j)) && (ind_y1(i) == ind_y2(j)) )
count = count + 1;
end
end
end
out(out_ind_x, out_ind_y) = count;
end
end
if (symmetric)
if (dir < 4)
dir = dir + 4;
else
dir = mod(dir,4);
end
out = out + cooccurrence (input, dir, dist, 0);
end