图像纹理特征提取和检索。懂相关知识的大神求指导。
局部二值模式(LBP)最早由ojala等人于2002年提出[1]； LBP能有效描述纹理特征，它对一个区域内的中心像素和相邻像素的差值选取合适的闽值进行二值化，从而得到局部二元图。
在检索具有粗细、疏密等方面较大差别的纹理图像时，利用纹理特征是一种有效的方法。但当纹理之间的粗细、疏密等易于分辨的信息之间相差不大的时候，通常的纹理特征很难准确地反映出人的视觉感觉不同的纹理之间的差别。
基于纹理特征的图像检索技术与纹理分类技术密切相关。纹理分类就是通过图像处理技术提取纹理特征，研究这些纹理在图像中反复出现的局部模式和它们的排列规则，获得对纹理的定量描述，进而对图像或物体进行正确分类。
纹理，形状等特征的提取和表示方法，最后对各种特征的特点加以比较。2 颜色特征的提取和表示 颜色是图像视觉信息的一个重要特征，是图像分类与检索中最为广泛应用的 特征之一。
图像特征的提取与表达是基于内容的图像检索技术的基础。从广义上讲，图像的特征包括基于文本的特征（如关键字、注释等）和视觉特征（如色彩、纹理、形状、对象表面等）两类。
这个方法通过二值降维的方式，提取出了图像的纹理特征，并且有效的减少了高频噪声的影响。
用java写人脸识别算法有哪些?
与典型的人脸识别方法不同，单对象人脸认识没有人脸数据库，不能用距离最小作为判据，只能用阈值作为判别依据。
我去年就用opencv开发的android手机端的关于人脸识别的增强现实应用。我可以很明确的告诉你，java的opencv顶多调用摄像头用，图像处理都用c++的opencv。对于opencv的开发，不管从开发效率还是执行效率，绝对是c++。
JAVA语法和基础，包括循环和类的相关内容，如实现，继承。
图像的特征提取都有哪些算法
1、图像特征提取三大算法：HOG特征、LBP特征、Haar特征，具体来说：HOG特征 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient， HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。
2、纹理特征提取算法有：灰度共生矩阵法，傅里叶功率谱法颜色特征提取算法有：直方图法，累计直方图法，颜色聚类法等等。
3、颜色特征提取算法有：直方图法，累计直方图法，颜色聚类法等等。
4、图像特征提取：图像特征提取是将图像数据转化为机器学习模型可用的特征表示形式。常用的图像特征提取方法有颜色直方图、边缘检测、SIFT、CNN等。
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