对一张图片进行特征提取的具体算法和程序。越具体越好。感谢，例如算出图像的形状长宽高之类的。

）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

软糖花了好长时间才弄好，主要是Color之间不能直接比较，要先转化ToArgb()。

坐标从 矩形集合[n]X ，矩形集合[n]Y 中获取。

如果有重叠部分，可能会不准确，有时候多一块，未能排除此BUG

窗体上有两个控件 picturebox1，位于顶部 width = 900 height= 100

button1有个click事件用来演示搜索。

上代码

public partial class Form1 : Form

    {

        public Form1()

        {

            InitializeComponent();

        }

        int 色块宽=10;

        int 色块高=10;

        Random rnd = new Random();

        Color black = ColorBlack;

        Brush brush;

        Bitmap 图像;

        List<Rectangle> 矩形集合 = new List<Rectangle>();

        private void 搜索色块()

        {

            int ARGB值 = blackToArgb();

            for (int x = 0; x < 900; x++)

            {

                for (int y = 0; y < 100; y++)

                {

                    bool b = false;

                    //如果坐标X,Y不在任何集合中的矩形范围内，在进行判断

                    foreach (var rect in 矩形集合)

                    {

                        if (rectContains(x, y)) { b = true; }

                    }

                    if (b == false)

                    {

                        //取色，并转化为ARGB值比较，如果是黑色，就把这个矩形加入列表

                        //Color比较还要比对颜色名称，即使ARGB分量完全相同，颜色名称不同比较结果也是不等。

                        if (图像GetPixel(x, y)ToArgb() == ARGB值)

                        { 矩形集合Add(new Rectangle(x, y, 色块宽+1, 色块高+1)); }

                    }

                }

            }

            //遍历矩形集合，获取坐标： 矩形集合[n]Location

            button1Text = stringFormat("{0}",矩形集合Count);

        }

        private void 绘制色块()

        {

            图像 = new Bitmap(900, 100);

            brush = new SolidBrush(black);

            Graphics g = GraphicsFromImage(图像);

            for (int i = 1; i <= 19; i++)

            {

                int x = rndNext(1, 900 - 色块宽);

                int y = rndNext(1, 100 - 色块高);

                gFillRectangle(brush, x, y, 色块宽, 色块高);

            }

        }

        private void Form1_Click(object sender, EventArgs e)

        {

            绘制色块();

            pictureBox1Image = 图像;

        }

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)

        {

            搜索色块();

        }

        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)

        {

        }

    }

如满意，请采纳，谢谢。

这三者主要面向的对象不一样吧，jetsonnano主要用于机器学习、人工智能等方面，树莓派主要用于计算机编程教育，比起前两者STM32的应用范围更广一些（也可能是前两者我不是很熟悉的缘故）。

STM32可以跑 *** 作系统，但是不能跑Linux,因为其属于Cortex-M系列不带MMU。另外，Cortex-A系列可以跑Linux，因为它带MMU。

图像处理方面、图像识别算法：掌握算法、简化算法、认清算法实质和算法最大复杂度所在；嵌入式CPU数据手册：掌握cpu特点和能力，如需特殊优化了解cpu内部cache和总线特点，特色指令集嵌入式 *** 作系统文档：了解系统能力、存储器使用、系统运行最大速度，程序调用特点(硬中断、软中断、函数)，以便决定算法运行过程以及是否能够实现、处理能力如何

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