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可以实现双边滤波的一个Matlab程序，自带显示进度功能，处理600*600的图像大约在16秒。

学习图像处理的入门教程代码，有清晰的注视，详细的代码，值得刚入门学习图像处理OPENCV的同学下载下来学习。里面还有各种机器学习算法的简介，可以学习了解下。

magnify.m实现了对Matlab绘制的图像的局部放大，即呈现子图，以显示局部细节。使用方法：将本函数拷贝到matlab工作目录下， 直接调用即可。简单实用。固化后可以用tools>edit plot移动小图，能选取多个局部图，这个方法不错。 用法：打开figure图，输入magnify，左键动态选取查看，ctrl+左键固化，也可右键固化， ‘’缩放方法范围，‘+’和‘-’缩放放大比例

多核加速处理图像 现在计算机的cpu一般都是多核的，而很多程序都没有进行多核优化，这就没有办法充分利用cpu的性能了。比如用vs2010中写一个while(1)循环，在旧电脑上cpu运行是占100%的，而在新的4核电脑上运行则只占25%，似乎没办法再高了。很多地方说用openmp可以发挥多核处理的能力，不过我在程序中加入openmp的优化指令后还是没办法运行到100% 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

// FingerDemo.cpp : Defines the class behaviors for the application. // #include "stdafx.h" #include "FingerDemo.h" #include "MainFrm.h" #include "ChildFrm.h" #include "FingerDemoSet.h" #include "FingerDemoDoc.h" #include "FingerDemoView.h" #include "FingerDBM.h" #include "Authentication.h" 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

调用opencv原有的特征点检测提取算法，实现将指定路径下的图片使用选择算法依次进行特征点的检测与提取，并将图像以及特征点的检测和提取信息保存至文件。实现检测算法有三种算法可选。图像匹配调用原有匹配算法，在指定目录下，读取保存图像及特征点信息的文件，一次实现图像的匹配并判断和记录匹配结果。

资源描述C++实现的RGB与HLS颜色空间互换程序，在图像处理中会经常用到，算法简单，容易理解，可直接移植的需要的地方

脑肿瘤检测和图像分析。在这些我已经太给图像和它工作的很好根据区域

应用背景在进行图像处理时，由于实验数据要求不同，经常要对图片的大小进行修改，如果只是一两张图片可用一些PS等软件很快的修改，若图片有成百上千张，比如在做人脸识别时，非常耗时，所有可以用该程序来进行批量修改，图片长宽可在代码中进行设置。关键技术主要是opencv中dst_img_rsize的使用，以及如何根据文件名循环的读取图像文件进行批量操作，修改完后如何将其保存又不与原始图像混在一起。

特征选择也叫特征子集选择 ( FSS , Feature Subset Selection ) 。是指从已有的M个特征(Feature)中选择N个特征使得系统的特定指标最优化。向后搜索（ SBS , Sequential Backward Selection ）：从特征全集O开始，每次从特征集O中剔除一个特征x，使得剔除特征x后评价函数值达到最优。向前搜索（ SFS , Sequential Forward Selection ）：特征子集X从空集开始，每次选择一个特征x加入特征子集X，使得特征函数J( X)最优。简单说就是，每次都选择一个使得评价函数的取值达到最优的特征加入，其实就是一种简单的贪心算法。