IAI智能清潔機(jī)器人Vanguard智能微扭擰緊機(jī)

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顏色特征是圖像檢索中應(yīng)用泛的視覺特征,，也是人們識別圖像最主要的感知特征。與幾何特征和形狀特征不同,，顏色特征具備一定的旋轉(zhuǎn),、平移不變性，魯棒性較強(qiáng),。顏色特征可以通過顏色直方圖,、顏色聚合向量、顏色矩等方法來提取和匹配,。

紋理特征是圖像固有的一個重要特征,，體現(xiàn)了物體表面的具有緩慢變化或者周期性變化的表面結(jié)構(gòu)組織排列屬性。常用的描述紋理特征的方法有統(tǒng)計法和頻譜法,。統(tǒng)計法是利用圖像的直方圖的矩對紋理結(jié)構(gòu)進(jìn)行描述,，頻譜法是依據(jù)傅里葉頻譜特性來描述圖像的紋理結(jié)構(gòu)。

缺陷的灰度特征是一種在圖像的灰度量化級內(nèi),，對各像素點(diǎn)灰度值的分布來進(jìn)行統(tǒng)計的表征量,，可利用圖像的灰度直方圖信息（如方差、均值,、熵）獲得圖像的灰度特征,。

缺陷圖像的特征提取實現(xiàn)了從圖像空間到特征空間的轉(zhuǎn)換，在實際項目中一般將圖像的多種基本特征組合,，形成綜合性的缺陷描述特征向量,。然而，并非所有特征對后續(xù)的缺陷檢測與圖像理解有作用,。如果特征提取的過多,，使得特征向量維度較高,，會帶來較多的冗余信息和復(fù)雜的計算量,，還需要再使用主成分分析（Principal Components Analysis，PCA）等方法進(jìn)行降維。如果特征提取的較少,，則會導(dǎo)致對缺陷的描述不夠準(zhǔn)確,，使得準(zhǔn)確率和精度不盡人意。

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