求助：关于GaborWaveletTransform，解出纹理特征向量时间过长问题

Hutto 2019-04-11 03:22:31

最近在看论文Texture Features for Browsing and Retrieval of Image Data。

然后根据这个算法实现了一下，然后一张图片跑几个小时。。。咋玩啊
通常一个图片600*600=360000个像素点。
然后Wmn一个for循环
Segmamn就相当于两个for循环- - 里面再有一点计算。。没得玩了啊。。。

有啥可以优化的。。。

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一幅图像的纹理是在图像计算中经过量化的图像特征。图像纹理描述图像或其中小块区域的空间颜色分布和光强分布。纹理特征的提取分为基于结构的方法和基于统计数据的方法。一个基于结构的纹理特征提取方法是将所要检测的纹理进行建模，在图像中搜索重复的模式。该方法对人工合成的纹理识别效果较好。但对于交通图像中的纹理识别，基于统计数据的方法效果更好。 1.1.1 LBP纹理特征 LBP方法（Local b

特征值（eigenvalue）是线性代数中一个重要的概念，用于描述线性变换对于某个向量的伸缩效应。在本文中，我们将深入讨论特征值的定义和性质。首先，我们考虑一个线性变换（或者说一个方阵）A。对于一个非零向量v，如果它满足以下条件：Av = λv其中λ是一个标量，称为特征值，v称为对应于特征值λ的特征向量。特征向量表示了在线性变换下只发生伸缩而不发生方向变化的向量。特征值则表示了这种伸缩的比例。特征值的存在性：对于n阶方阵A，它至少有一个特征值。

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