最簡單的區域特徵是區域的面積。
重心用來描述區域的位置。
運算元area_center用來得到面積和重心。
橢圓的長軸半徑、短軸半徑、以及相對於橫軸的夾角，用來定義區域的方位和範圍。
長軸半徑/短軸半徑比：各向異性。在區域縮放時保持不變。用來描述區域的細長程度。
運算元elliptic_axis用來獲取橢圓引數.
外接矩形分為最小平行軸外接矩形，任意方位最小外接矩形。同橢圓引數類似，任意方位最小外接矩形也可以用來定義區域的方位和範圍。
定義為區域面積與該區域凸包面積之比。用來測量區域的緊湊程度，值在0~1之間。
運算元convexity返回凸性
區域的輪廓長度。運算元contlength返回輪廓長度
區域的輪廓長度與區域的面積的比值：可以用來測量區域的緊性，緊性與凸性有著類似的用途。
如區域內最大灰度值、最小灰度值，平均灰度值，方差以及標準差。
運算元min_max_gray, intensity返回上述特徵值
很多區域特徵都可以推廣到灰度值特徵中來。
如：area_center_gray
上述概念直接應用到xld輪廓，得到xld輪廓特徵。運算元往往是在區域特徵運算元末尾加上_xld
特徵工程 特徵提取
特徵提取 將任意資料 如文字或影象 轉換為可用於機器學習的數字特徵 注 特徵值化是為了計算機更好的去理解資料 字典特徵提取 作用 對字典資料進行特徵值化 dictvectorizer.get feature names 返回類別名稱 from sklearn.feature extraction i...
顏色特徵提取
顏色特徵是在影象檢索中應用最為廣泛的視覺特徵，主要原因在於顏色往往和影象中所包含的物體或場景十分相關。此外，與其他的視覺特徵相比，顏色特徵對影象本身的尺寸 方向 視角的依賴性較小，從而具有較高的魯棒性。面向影象檢索的顏色特徵的表達涉及到若干問題。首先，我們需要選擇合適的顏色空間來描述顏色特徵 其次，...
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