工作台表面缺陷检测

国外编的matlab人脸检测程序，检测效果非常高，而且还附有文章以帮助理解。

此代码使用 Haar 级联分类器来检测脸视频饲料 （这里使用的摄像头） 中并显示在一个窗口中 代码已经过测试的配置如下： Windows 7 专业版 （64 位） 2.4.2 OpenCV Visual Studio 2012 终极版

应用背景meanshift经常用来寻找模态点，即密度最大的点。所以这里同样可以用它来寻找这5维空间的模态点，由于不同的点最终会收敛到不同的峰值，所以这些点就形成了一类，这样就完成了图像分割的目的，有点聚类的意思在里面。关键技术首先设置好参数，然后用函数pyrMeanShiftFiltering()对输入的图像进行分割。分割后的结果保存在该函数的第二个参数即输出图像中，最后根据该分割图像的特点用floodFill()函数对其分割的结果用不同的颜色进行填充。当然该函数的使用暂时没有彻底的弄清楚。

clear,clc,close all; % compute the background image Imzero = zeros(240,360,3); video=aviread("SampleVideo.avi"); Im = double(cat(4,video(1:2:end).cdata))/255;     clear video % Convert to RGB to GRAY SCALE image. nFrames = size(Im,4); Imzero  = Im(:,:,:,1); for i = 2:5 Imzero = Im(:,:,:,i)+Imzero; end Imback = Imzero

摘要：本文提出了一种低功耗的坐标旋转 数字计算机（CORDIC）为基础的可重构离散余弦 变换（DCT）的体系结构。本文的主要思路 基于有趣的事实，在所有的计算中 DCT是不产生频率同样重要 域输出。考虑在重要的区别 的DCT系数，CORDIC算法的迭代次数可以是 动态改变有效折中的图像质量 功耗。因此，计算能量可 不会严重影响图像显著降低 质量。所提出的CORDIC基于2-D DCT的结构是 实现使用0.13微米CMOS工艺，以及实验 结果表明，我们的可重构DCT达到省电 从22.9％到52.2％，比CORDIC为主吕氏 DCT在轻微的图像质量劣化的成本。 关键词：坐标旋转数字计算机 （CORDIC），数据的优先级，离散余弦变换（DCT）， 低功耗，可重构的体系结构。

 以R、G、B为轴建立空间直角坐标系，则RGB图的每个象素的颜色可以用该三维空间的一个点来表示，而Gray图的每个象素的颜色可以用直线R=G=B上的一个点来表示。于是rgb转gray图的本质就是寻找一个三维空间到一维空间的映射，最容易想到的就是射影（即过rgb空间的一个点向直线R=G=B做垂线），事实上Matlab也是这样做的，并且有Gray = 0.29900 * R + 0.58700 * G + 0.11400 * B。

应用背景SLIC是Simple Linear Iterative Clustering的缩写，是一种基于聚类算法的超像素分割。它在CIELAB空间中使用聚类，由LAB颜色空间中的亮度分量L和两个颜色分量a，b以及像素坐标x，y共同构成的5维空间中执行的一个局部像素集合。图像色彩的信息和图像平面空间几乎统一，以此这种新的距离度量就生成了结构紧凑、规则，并能够无缝隙的包含灰度及彩色图像。SLIC算法执行起来非常简单，容易在实践中应用，它只需一个参数即可。关键技术 SLIC不仅可以分割彩色图像，也可以兼容灰度图或位图，并且还能人为的设定超像素点的数量。 里面有导出的直接可执行的程序，也有详细的代码，用VS编写，系统32位，如果用64位需要更改vs配置，自行百度。

降低过分割的产生，主要从两个方面着手：1) 在进行分水岭变换前，通过对图像滤波，标记提取等手段抑制噪声引起的过分割；2) 在分水岭变换后，通过一定的合并准则，

这是一种算法来检测新的样本可能是新的，不属于任何一我们已有的类。它 转移数据到空的空间并且如果功能数量不够大时，使用内核。