本文讨论了使用傅里叶描述符进行血细胞分析和分类。 以二维数字序列傅立叶描述符的形式描述轮廓边界的模型。 图形的形状和方向对傅立叶描述符参数的影响。 探索如何确保傅立叶描述子关于几何变换的不变性。 计算机图形工具的Fourier描述符的图形表示模型。 一种基于神经网络的傅立叶描述符形成信息特征空间的方法，对边界图像段的轮廓进行分类。

This is MATLAB code of "Matching local self-similarities across images and videos"

matlab傅里叶描述子代码信息 使用傅立叶变换和互信息进行形状识别。 以下论文使用了该仓库中的Matlab和C ++代码： N Govender，J Warrell，P Torr和F Nicolls，“使用傅立叶描述符和互信息的2D主动形状识别的概率模型”，计算机科学进展，土耳其伊斯坦布尔，2014年8月22-23日，第69-74页

matlab傅里叶描述子代码Image_Segmentation_and_Feature_Extraction 这是一个有4个任务的项目。 图像分割和特征提取技术是在MATLAB环境中实现的。 任务1 –全局阈值 该项目的第一个任务是编写一个实现迭代阈值的程序。 该程序将用于分割给定的图像。 算法方法在以下几点中定义： 选择T的初始估算值。 使用T分割图像。 计算G1和G2的平均值。 计算新的阈值Tnew = 0.5 *（m1 + m2）。 重复步骤2至4，直到T的变化足够小为止。 任务2 –大津的门槛 该项目的第二个任务是从头开始实施Otsu的最佳阈值算法。 Otsu的算法包括以下步骤： 计算输入图像的标准化直方图。 计算累积和P（k）。 计算累积均值m（k）。 计算总体强度平均值mg。 计算类间方差sigma（k）。 获得Otsu阈值Kopt作为具有最大sigma的k的值。 任务3 –链码 在这一部分中，我们给出了带有镜面噪声的圆形笔触图像。 该问题的目的是获得Freeman链码，最大对象的外边界的第一差以及该码的最小大小的整数。 任务4 –傅立叶描述符 该项目的最后一部分是关于傅

针对目前三维点云关键点检测方法检测的关键点的可描述性和再现性不强，且检测的关键点数量较少的问题，提出了一种新颖的关键点检测算法。首先为提高算法的效率，利用均匀采样方法减少三维点云中点的数量，降低三维点云的复杂度。然后利用具有良好描述性的方向直方图签名(SHOT)描述子对均匀采样的点进行多尺度描述，分析每个点多尺度SHOT描述子的独特性，选取SHOT描述子离散程度较大的点作为关键点。本文方法利用描述性较强的SHOT描述子对关键点的邻域进行描述，增强了关键点的可描述性。实验结果表明，本文方法的均匀采样时间效率高，满足关键点检测的时间要求，且本文检测关键点的方法比Harris3D、尺度不变特征变换（SIFT）、内部形状签名（ISS）关键点检测算法具有更好的再现性。因此，本文方法可以有效、快速地在三维点云模型和场景中检测出高质量的关键点。

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武理的专业设计

基于传统的手部轮廓特征提取不能应对飞行模拟环境下的脸部肤色、遮挡、光照影响, 以及传统的傅里叶描述子特征容易受到背景、手的姿态变化, 且对手势描述能力有限等问题, 对传统的手部分割和特征提取方法改进. 本文首先对采集的数据集进行肤色处理, 然后结合调用的手部关键点模型检测出手部22个特征点, 采用八向种子填充算法进行图像分割. 接着对手部轮廓和关键点连接骨架进行傅里叶描述子算法特征提取, 最后通过支持向量机算法对提取的手势特征数据集进行训练、识别. 实验结果表明, 本文方法具有较好的手部分割, 特征提取不易受到背景、手的姿态变化的影响, 能够很好地应对在飞行模拟环境下的复杂背景下的干扰, 识别准确率能够达到98%. 本文研究在传统的手势识别算法中有一定的提高作用, 在手部交互技术领域有很重要的应用价值.

matlab傅里叶描述子代码CBIR-Matlab-Fourier-描述符 使用傅立叶算法的基于内容的图像索引以及使用具有欧几里得距离的knn的分类数据集。 该代码是使用matlab编写的

Python计算机视觉——SIFT描述子 计算机视觉.pdf