自定义特征提取器函数，指定为函数的句柄。自定义特征提取函数提取的特征用于学习的视觉词汇bagOfFeatures．你必须指定'CustomExtractor'和函数句柄，extractorFcn，转换为自定义特征提取函数。

这个函数,extractorFcn，必须指定为文件的函数句柄:

extractorFcn = @exampleBagOfFeaturesExtractor;袋= bagOfFeatures (imd, CustomExtractor, extractorFcn)

function [features,featureMetrics] = exampleBagOfFeaturesExtractor(img)…

有关自定义提取器函数及其输入和输出需求的详细信息，请参见创建自定义特性提取器．你可以打开一个示例函数文件，并通过在MATLAB命令行中输入以下命令来使用它作为模板:

编辑(“exampleBagOfFeaturesExtractor.m”)

词汇表树属性，指定为形式为[numLevelsbranchingFactor］．numLevels是一个整数，用于指定词汇表树中的级别数。branchingFactor是一个整数，该整数指定一个因子，以控制词汇表在树中逐次增长的数量。词汇树所表示的视觉单词的最大数量为branchingFactor＾numLevels．典型值numLevels之间的是1和6．典型值branchingFactor之间的是10和500．使用实证分析来选择最优值。

增加分支因素以生成更大的词汇表。增加词汇量可以提高分类和图像检索的准确性，但也会增加图像编码的时间。您可以使用具有多个级别的词汇表树来创建大约10,000个可视单词或更多的词汇表。多层树减少了用大型词汇表对图像进行编码所需的时间，但将花费更长的创建时间。对于只包含100 - 1000个可视单词的词汇表，您可以使用一个级别的树。

最强特性的部分，指定为逗号分隔对，由'StrongestFeatures和范围[0,1]的值。属性中的每个标签中要使用的最强特性的部分洛桑国际管理发展学院输入。

使进度显示在屏幕上，指定为逗号分隔的对，由'详细的'和逻辑的真正的或假．

SURF特征提取的点位置选择方法，指定为逗号分隔对，由'PointSelection”,要么“网格”或“探测器”．特征提取分为两个阶段。首先，选择一个方法来选择点位置(SURF)“探测器”或“网格”),PointSelection财产。第二阶段提取特征。特征提取使用SURF提取器进行两种点选择方法。

当您设置PointSelection来“探测器”，利用加速鲁棒特征(SURF)检测器选择特征点。否则，这些点将在一个预定义的网格上选取，网格的间距定义为GridStep”。属性指定的自定义提取器时，此属性才应用CustomExtractor财产。

以像素为单位的网格步长，指定为逗号分隔的对，由'GridStep'和1乘2 [xy)向量。此属性仅在设置时应用PointSelection来“网格”函数没有指定自定义提取器CustomExtractor财产。其中的步骤x和y方向定义了均匀网格的间距。网格线的交点定义了特征提取的位置。

用于提取直立SURF描述符的Patch大小，指定为逗号分隔的对，由'BlockWidth'和一个1-by-N向量的N块宽度。属性指定的自定义提取器时，此属性才应用CustomExtractor财产。向量的每个元素都对应于一个正方形块的大小，函数从中提取直立的SURF描述符。使用多个正方形大小提取多尺度特征。所有指定的正方形用于网格上的每个提取点。此属性仅在您设置时应用PointSelection来“网格”．块的宽度与特征的规模相对应。最低BlockWidth是32像素。

SURF特征向量的方向，指定为逗号分隔对，由'正直的和一个逻辑标量。属性指定的自定义提取器时，此属性才应用CustomExtractor财产。将此属性设置为真正的当不需要估计SURF特征向量的方向时。将其设置为假当您需要图像描述符来捕获旋转信息时。