给出一组照片，里面包括宠物和植物。本文的目的，是用Mathematica提取这些图片的特征（以彼此区分开来为宜）。
工具/原料
1
电脑
2
Mathematica11.2
方法/步骤
1
给出13幅图片。
2
把13幅图片视为一个集合：数据={img0,img1,……}图片之间用逗号隔开。
3
提取图片特征：特征 = FeatureExtraction[数据]输入的是图片，输出的是12元向量。一般的，数据集越大（图像越多），特征向量越大。这些特征主要是为了数据集里面的图像能够彼此区分。
4
查看其中两幅图片的特征。
5
定义一个寻找相似图片的函数：相似 = Nearest[特征[数据] -> Automatic]
6
给出数据集之外的一张图片。
7
寻找数据集里面与这幅图片比较接近的图片。数据[[相似[特征[img]]]]
8
再试试植物。计算机认为，黑番茄与龙葵最接近，你觉得呢？
注意事项
本文其实是用Mathematica训练了一个特征分类器，属于神经网络的内容。
上一篇：分享甲沟炎图片