sift提取特征描述子，对图像进行处理，利用os.system()函数执行sift.exe文件

特征提取，随机森林实现特征重要性排序，用python实现

算法流程 1、随机初始化一个4096行8列的矩阵W和一个8行64列的矩阵H，设定误差阈值[公式]和迭代轮数[公式] 2、按照上述的乘法更新规则更新（即(1)和(2)式）W和H矩阵，迭代进行第二步 3、输出W矩阵，W矩阵的每一列即为一个特征，即对应的一个数字。将每一列重新展开为一个64*64的矩阵，转置后绘制出来，可看到对应的8个数字，得到结果如下图（1000轮迭代，大约9秒完成）。可看出非负矩阵分解可以很好地将原图中的特征提取出来。

主要介绍了python实现图片处理和特征提取详解，文中向大家分享了Python导入图片，将图像转化为二维矩阵，模糊化图片等Python对图像的操作，具有一定参考价值，需要的朋友可以了解下。

人脸特征提取算法大体分为基于静态图像的特征提取方法和基于动态图像的特征提取方法。其中基于静态图像的特征提取算法可分为整体法和局部法，基于动态图像的特征提取算法又分为光流法、模型法和几何法。 在表情特征提取方法中，研究者考虑到表情的产生与表达在很大程度上是依靠面部器官的变化来反映的。人脸的主要器官及其褶皱部分都会成为表情特征集中的区域。因此在面部器官区域标记特征点，计算特征点之间的距离和特征点所在曲线的曲率，就成为了采用几何形式提取人脸表情的方法。文献[1]使用形变网格对不同表情的人脸进行网格化表示，将第一帧与该序列表情最大帧之间的网格节点坐标变化作为几何特征，实现对表情的识别。 本次实现的特征提取方法即为几何法。 资源中有详细的代码运行介绍（README.md）

基于DEAP数据集的特征提取———近似熵、排列熵、样本熵， 包含上述三个方法的python代码实现，全部在Jupyter Notebook上实现的

对某信号进行3层小波包分解并重构，提取方差，获得信号特征。

内含人脸情感特征提取的python代码，情感特征除68个人脸坐标外，还提取出了多个AU数值。需要的朋友可以下载试试。

提取语音的GFCC特征，不需要搭建环境，可以直接运行，希望大家支持一下。如果下载后不可以使用，可以csdn联系我

主要为大家详细介绍了python利用opencv实现SIFT特征提取与匹配，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下