能够自动批量提取图像的hu特征与灰度共生矩特征，将图像路径存储在txt文件中-Hu feature can automatically batch extract image features with gray symbiotic moments in txt file to store the image path

基于叶片数字图像的植物识别是自动植物分类研究的热点。但是随着植物种类的增加，传统的分类方法由 于提取的特征比较单一或者分类器结构过于简单，导致叶片识别率较低。为此，本文提出使用纹理特征结合形状 特征进行识别，并且使用深度信念网络构架作为分类器。纹理特征通过局部二值模式、Gabor 滤波和灰度共生矩阵 方法得到。而形状特征向量由 Hu 氏不变量和傅里叶描述子组成。为了避免过拟合现象，使用“dropout”方法训练 深度信念网络。这种基于多

在乌班图环境下 通过python编程 自动从卫星图片中提取水文计算所需的子汇水面积（subcatchmens）或水文响应单元（hydrological response unit）。结果可直接用于ArcGIS中，并可进一步导入其他水文计算软件。(Automatic extraction of hydrological calculation required sub catchment area from satellite image