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

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

提出一种融合步态运动中的人体形状信息特征和下肢运动信息特征的步态识别算法：利用边界跟踪算法获取人体轮廓边界线，并采用傅里叶描述子表达人体轮廓特征；依据人体解剖学的知识定位下肢关节点，并提取下肢角度特征；分别对两种特征进行匹配，然后采用特征融合的方法对匹配结果进行处理。实验结果表明，本算法的性能较基于单个特征的步态识别算法有明显的改善。

matlab傅里叶描述子代码ECE6258 手语翻译到文本版本1.0 概述 ECE 6258：数字图像处理Irabor公主-GTID：903174270 Benjamin Sullins-GTID：903232988研究生远程学习学生，乔治亚电气与计算机工程学院，技术学院 本自述部分将引导用户完成程序的执行。 代码执行： 打开Matlab（开发-Matlab 2010a） 将目录“ cd”更改为./SignLanguage/matlab/文件夹位置。 打开Sign_LanguageTranslator.m 运行Sign_LanguageTranslator.m GUI将打开。 相应的自述按钮可用于进一步的说明。 [GUI README说明] 6）单击“培训目录”按钮。 a）此按钮将训练图像加载到程序中。 7）单击“提取特征”按钮。 a）该按钮计算训练图像的特征向量。8）单击“上载新标志”按钮。 a）此按钮允许选择输入字符。 9）点击“翻译”按钮。 a）该按钮计算特征向量并根据训练向量估计字符。 10）在“输出”轴上查看结果a）整个GUI均提供其他图表，图形和结果。 b）图也可以由run

傅里叶描述子的matlab实现。傅里叶描述子在形状描述方面的应用是非常的广泛

傅里叶描述子，详细讲述了傅里叶描述子的推导过程及各种性质的讨论

基于傅里叶描述子的图像分类