matlab 特征点提取。

新建个ff.m文件：

%% MATLAB R2013a

function feature = ff(im)

rot = @(t)[cos(t) -sin(t) sin(t) cos(t)]

im = ~im2bw(im)

Size = size(im)

CC = bwconncomp(im)

feature = zeros(CC.NumObjects, 1)

for i = 1:CC.NumObjects

    [x, y] = ind2sub(Size, CC.PixelIdxList{i})

    t = fminsearch(@(t)Loss([x y], t), 0)

    [~, width] = Loss([x y], t)

    feature(i) = width(1)/width(2)

end

feature = sort(feature, 1, 'descend')

function [Loss, width] = Loss(G, t)

    R = rot(t)

    G = G*R

    width = max(G, [], 1) - min(G, [], 1)

    Loss = -width(1)/width(2)

end

end

主程序：

im = imread(图片名称)

feature = ff(im)

对于题目中的输入图片，得到的feature是：

分别对应四个区域的长宽比。

）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质.一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献.由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征.另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需要的图像也检索出来.颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响,基缺点是没有表达出）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质.一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献.由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征.另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需要的图像也检索出来.颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响,基缺点是没有表达出）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质.一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献.由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征.另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需要的图像也检索出来.颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响,基缺点是没有表达出）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质.一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献.由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征.另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需要的图像也检索出来.颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响,基缺点是没有表达出）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质.一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图

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