R语言提取纹理

本篇文章给大家分享R语言提取纹理，以及r语言提取数据框中元素对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、怎样用matlab提取图像的纹理特征?
• 2、matlab中用灰度共生矩阵提取纹理特征,出现相关性为负值可能吗?_百度...
• 3、高分求教有关图像匹配的问题
• 4、R语言--字符处理(stringr包)

怎样用matlab提取图像的纹理特征?

1、基于颜色、纹理、形状都属于低层特征，这些你理解就够了，关键是对你的课题适合哪种方法来映射到高层语义上面，例如：识别物体轮廓，那可能形状就比较适合等。

2、读入图像数据，使用Matlab中的imread函数读取扫描探针图像数据，将其转换为Matlab中的矩阵格式。图像预处理，对图像进行预处理，包括去除噪声、平滑处理、增强对比度等。

3、给你个程序吧 灰度共生矩阵纹理特征提取 提取了三个特征参数。

matlab中用灰度共生矩阵提取纹理特征,出现相关性为负值可能吗?_百度...

没见你的程序代码，不知用的啥命令，但是，若用corrcoef命令，句式[r，p]=corroef（a）时，r中的数值可能会出现负值。

灰度共生矩阵纹理特征提取 提取了三个特征参数。

《灰度共生矩阵纹理特征提取的Matlab实现》——焦蓬蓬 LBP方法（Local binary patterns， 局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它的作用是进行特征提取，提取图像的局部纹理特征。

matlab提供了现成的函数 graycomatrix生成共生矩阵 graycoprops计算其特征值 具体用法：glcm = graycomatrix（I）从图像I创建灰度共生矩阵glcm。通过计算具有灰度级i和灰度级j的像素对在水平方向相邻出现的频繁程度。

它度量空间灰度共生矩阵元素在行或列方向上的相似程度，因此，相关值大小反映了图像中局部灰度相关性。当矩阵元素值均匀相等时，相关值就大；相反，如果矩阵像元值相差很大则相关值小。

高分求教有关图像匹配的问题

匹配：通过各个角点的描述子来判断它们在两张图像中的对应关系，常用方法如 flann等。消噪：去除错误匹配的外点，保留正确的匹配点。常用方法有KDTREE，BBF，Ransac，GTM等。

与分段线性一致，但效果较之好。至少需要6对（推荐12对）匹配点。实验步骤 1．读取图像数据。因为源图像以矩阵形式存在一个二进制的文件里，用fread可将其读取到变量矩阵中。

基于灰度匹配的方法。也称作相关匹配算法，用空间二维滑动模板进行图像匹配，不同算法的区别主要体现在模板及相关准则的选择方面。（2）基于特征匹配的方法。

因此这两种方法在图像匹配中得到了更为广泛的使用。

R语言--字符处理(stringr包)

1、stringr 包中的大部分函数具有统一风格的命名方式，以 str_ 开头，正则表达式也完全适用该包。字符串拼接函数 str_c ，与R语言自带的 paste 和 paste0 函数具有相同的作用。

2、r语言中stringr包中的提取函数是substr函数。根据查询相关信息显示，提取指定位置的字符根据身份证号计算年龄。

3、stringr包里面的函数主要分为 6大类 ，包括：接下来，我们将逐个演示这些函数的使用方法。

4、从名字就看得出，stringr包是用来处理字符串的。R语言本身的字符处理能力已经不错了，但使用起来并不是很方便。

5、通过选择菜单：程序包-安装程序包-在弹出的对话框中，选择你要安装的包，然后确定。使用命令install.packages（package_name，dir）package_name：是指定要安装的包名，请注意大小写。dir：包安装的路径。

6、collapse 字符串间的拼接符。 paste 与 paste0 的区别： paste0 参数 sep 默认为空字符， paste 的参数 sep 默认为空格。str_c（...， sep = ， collapse = NULL）参数：与paste一致，但对NA的处理方法不一致。

关于R语言提取纹理，以及r语言提取数据框中元素的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。