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is
- 图像特征提取的源代码，使用sobel算子提取图像边缘，使用hu矩提取图像形状特征，使用颜色中心矩提取图像颜色特征，请使用eclipes导入该工程并运行test文件（可将test文件中去掉一些注释部分运行更多功能）
hsvfeature1
- 这是图像处理中的颜色特征提取（低阶矩特征）MATLAB源代码。
image-retrieval-source-program
- 该源代码包含图像10个不变矩的图像检索，小波模极大值法边缘检测，结合颜色特征与不变矩的图像检索源程序-The source code includes images of invariant moments 10 image retrieval, wavelet modulus maximum edge detection method, combining color characteristics and the moment invariants image retrieval sourc
color_moment
- 输入图片的一阶矩、二阶矩、三阶矩。颜色空间可以在计算前更改- the first moment, second moment and third moment of the picture
getongdao
- 彩色图像rgb hsv hsi个颜色模型各颜色通道一阶矩-Color images mean
source
- 基于颜色与形状特征的图像检索系统，颜色直方图，傅里叶形状描述子，不变矩。-Image retrieval system based on color and shape features
HandDetectionAndRecognition
- 本算法实现了基于手部颜色和手形的静态手势的检测和识别，特色有两点：（1）排除了面部区域后进行肤色检测（2）在手部候选区域分别提取轮廓，并求出Hu不变矩，将其与模板进行比较，排除类手形区域，进一步识别是何种手势-hand gestures detection and recognition based on skin colors and hand shapes
Image-Retrieval
- 基于颜色直方图和形状不变矩相结合的图像检索-Based on color histogram and shape invariant moments combined image retrieval
GetColorMoment
- 图像RGB颜色矩提取matlab程序，有注释,有需要的拿去-Image RGB color moments extraction procedures, there is a comment
Pictures
- 求图像在hsv颜色空间下三个通道的颜色矩-colormoment in hsv colorspace
color_moments
- 图像颜色一阶矩、二阶矩、三阶矩特征抽取。不带图像分块。-Image color first moment, second moment and three moments features
mome_kmean_wavelet4
- 其中包括颜色矩特征提取，四层小波特征提取以及kmeans聚类算法，Matlab编程实现，希望对学习有帮助-Including the extraction of color moment feature, the four layer wavelet feature extraction and kmeans clustering algorithm, Matlab programming, and they hope to help with learning
color-moments-of-three-color-spaces
- 图像剪切后，转换为LAB和HSV颜色空间，计算每个颜色通道的颜色矩，最后将所有变量整合到一个矩阵中。-after image cropping, convert the image into LAB nd HSV color space, then computing the color moments of each channel. finally combine this variables into one matrix.
ImageRetrieval
- ImageRetri （C++_毕业设计） sift,颜色直方图，灰度矩阵，HU不变矩，边缘方向直方图，检索方法使用K-means和K-D树两种，需要OPENCV支持-ImageRetri Color histogram, gray matrix, HU invariant moment, edge direction histogram, retri method using K-means and K-D tree two, need OPENCV support (C++ _ gradu
two
- ：植物种类识别方法主要是根据叶片低维特征进行自动化鉴定。然而，低维特征不能全面描述叶片信息，识别准确率低，本文提 出一种基于多特征降维的植物叶片识别方法。首先通过数字图像处理技术对植物叶片彩色样本图像进行预处理，获得去除颜色、虫洞、 叶柄和背景的叶片二值图像、灰度图像和纹理图像。然后对二值图像提取几何特征和结构特征，对灰度图像提取 Hu不变矩特征、灰 度共生矩阵特征、局部二值模式特征和 Gabor 特征，对纹理图像提取分形维数，共得到 2183 维特征参数。再采用主成分分析与线性 评判分析相
colorju
- 对图像进行颜色空间转换，提取出图像的3个颜色矩特征。-hu features
feature extraction
- 自己根据公式编写的颜色矩特征，纹理空间自相关函数特征(The color moment feature and texture space auto correlation function feature written by the formula.)
final
- 一种交通标志的ROI分割算法，运用HSV空间的颜色信息和Hu不变矩的形状信息进行识别(A ROI segmentation algorithm for traffic signs, which uses the color information of HSV space and the shape information of Hu invariant moments to recognize)
rgb
- 输入照片，输出灰度直方图、各灰度的颜色矩向量。(Input the picture, output gray histogram, the color moment vector of each gray level.)