用途图片分类 要求提取特征： 1.SITT特征 2.Gabor特征 3.LBP特征

要求： 1.图片统一归一化:256x256 2.最好分步实现，每个函数注释清晰，输入输出有相应的说明 3.若不是以numpy支持的格式进行IO，最好提供支持python读取的IO函数

要求：Python 2.7/C++ +Opencv2.4.9实现(最好python实现，特征向量以numpy支持的格式存储) 1.SIFT特征： 1.1利用opencv提取图片SIFT特征向量，并保存，输入：图片路径的list文件,每一行一张图片。然后将每张图片特征单独保存在一个以图片名命名的文件夹中 1.2 将以上提取的图片特征，利用Kmeans进行聚类，输入：特征的路径list文件，每行一个图片特征以及K的大小。然后返回相应的聚类后的词表。 1.3 利用bag of words将1.1中每张图片的SIFT特征，利用1.2中的词表进行编码，然后将编码以向量形式保存,每张图片一个向量文件

2.Gabor特征 每张图片分别进Gabor特征提取，并将特征向量分别保存，输入依旧是图片list

3.LBP特征

  每张图片分别进LBP特征提取，并将特征向量分别保存，输入依旧是图片list

4.直方图特征 每张图片分别进直方图特征提取，并将特征向量分别保存，输入依旧是图片list