行人检测 matlab

采用matlab实现指纹识别 处理的输入是指纹图片,bmp格式的图像-finger recognising in matlab

图像处理打印程序使用说明书 本程序主要的功能：将一副图像选定的区域（多边形、矩形、圆形、椭圆）复制到另一副图像的指定位置。 本程序辅助功能（区域或全图）： l  图像的亮度、饱和度、色彩平衡、对比度、灰度调整。 l  图像的功能虑镜：反色（底片）、曝光、浮雕、雕刻、模糊、锐化、紫色、幽灵。 l  边缘模糊、旋转、图像缩放、图像剪切（矩形区域）。 l

本代码可以添加指纹，进行指纹识别，已经在库中测试。另外，本代码还给出了算法的处理过程，使读者更好的理解指纹识别的流程。

opencv+vs2010，载入图像，再使用cvtcolor，将rgb转为gray，其中使用 3x3内核降噪 ，运行Canny算子  ， 阈值可以任意通过滑动条设置，使用 Canny算子输出边缘作为掩码显示原图像，可以看到不同阈值下的边缘图像

图像前处理是图像处理中做的非常第一步。前处理，删除所有不需要的数据被统称为噪声，提高图像尽可能多地使感兴趣区域的更加突出。这有助于在以后处理，可以帮助，取得好成绩。图像 binarisation 是强制性的一步，要在预处理之一。它将图像转换为强度值介于 0 和 1 的二进制图像。

使用说明第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。该系统的识别率一般情况下为90%。此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。具体使用请参照书中说明。

机器学习算法代码，可以用于分词，图像识别，行为识别等 原版本只可以在32位xp下运行，经本人修改，适用于各种版本matlab windows   clear all useMex = 0; % Set this to 1 to use mex files to speed things up %% Generate Synthetic Data % Notes: %   - X is categorical, each element X(i,j) contains the value of feature j for word i, %       a value of "0" means ignore the feature for this training example %   - y is cateogircal, each element y(i) contains the label for word i %       a value of "0" indicates the position between sentences [X,y] = crfChain_genSynthetic; nWords = size(X,1); nStates = max(y); nFeatures = max(X); %% Initialize parameters and data structures [w,v_start,v_end,v] = crfChain_initWeights(nFeatures,nStates,"randn");%初始化参数为正太分布，w状态-特征，v状态-状态 featureStart = cumsum([1 nFeatu

应用背景用于android图片处理图形，自己可以任意的变换自己喜欢的图形关键技术使用到的是遮罩，这种做法是被认为i，所推荐的

图像处理类，含有图像处理的各个函数，打开，灰度均衡，线性拉伸，点运算，特征提取，匹配等，可以有效地调用，为初学者提供有力的帮助，同时可以改写续写。

本程序实现Harris角点检测功能，是图像处理领域必不可少的学习工具，初程序简单易懂，特别适合学者参考学习!