图像处理 matlab 代码

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目标检测的matlab代码，能在windows上运行，代码并不是个人原创，而是在别人基础上稍作修改，移植到windows平台中

本算法是基于OpenCV的人脸检测程序，在VS2010编程环境下，运行通过。这是对图像进行人脸检测，也可以自己改进一下，在视频中提取人脸。

#include "stdafx.h"#include #include "windows.h"#include "fstream"#include using namespace std;using namespace cv;//为了方便，这一部分是利用提取HOG特征，SVM对图片进行分类。int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){     vector img_path;////输入文件名变量       vector    img_cat;//category类型     int nLine=0; //定义行     string buf;     ifstream svm_data("C:UsersdellDesktopCharRegCharReghb1.txt");     //训练样本图片的路径都写在这个txt文件中使用bat批处理文件可以得到这个txt文件.      unsigned long n;      while (svm_data)  //将训练样本文件依次读取进来         {          if (getline(svm_data,buf))

应用背景相机图像的畸变，对畸变进行校正。主要为张友元棋盘标定法，基于opencv。。。效果不错！相机图像的畸变，对畸变进行校正。主要为张友元棋盘标定法，基于opencv。。。效果不错！相机图像的畸变，对畸变进行校正。主要为张友元棋盘标定法，基于opencv。。。效果不错！关键技术vs上基于opencv库函数，使用c语言编译，采用张友元棋盘标定法算法，解决面阵相机拍摄图像的畸变。效果很好。可以解决图像的畸变。。。最好需要10张以上有位移偏差的图像。棋盘图必须完全位于相机的视野内。。。。。

函数[Ncut]=graphcuts（I，pad，MAXVAL）

应用背景 SIFT算法是D.G.Lowe[40]于1999年提出的，SIFT算法可分为两个部分：第一部分是生成SIFT特征，即SIFT特征向量提取过程；第二部分是通过对提取的SIFT特征进行匹配。 特征点描述子生成：计算每个4x4小块上8个方向的梯度方向直方图，并为每个梯度方向做一个累加值，得到一个种子点，如图3.5右图所示。图中每个特征点是由2x2个种子点构成，则每个种子点都具有8个方向的向量信息。为增强SIFT特征匹配的稳定性，每个特征点都通过4x4个种子点来加以描述，这就使得每个特征点都能够生成128个数据，进而形成4x4x8=128维的SIFT特征向量，其中4x4表示16个种子区域，8表示区域的8个方向。  关键技术（1）SIFT算法是一种基于图像局部特征提取的方法，SIFT特征具有尺度缩放不变性、旋转不变性，对视角变化、光照变化、物体运动、噪声也具有良好的稳定性。  （2）高速性，优化的SIFT算法可满足实时性需求。 （3）多量性，SIFT算法可以提取大量的特征点。 （4）可扩展性，SIFT算法可与其他算法相结合。 （5）独特性好、信息量丰富，匹配快速、准确。  经过第一阶段SIFT特征向量生成，第二阶段就是对提取的特征向量进行匹配。其特征点匹配步骤为：假设两幅待匹配的图像分别为S、T，分别从两幅图中提取SIFT特征点。

基于样例的图像修补方法，可以用于移除较大的目标，修复较大的区域。VC++环境很好的代码 非常详细，欢迎下载。一起交流啊 很详细的啊基于样例的图像修补方法，可以用于移除较大的目标，修复较大的区域。VC++环境很好的代码 非常详细，欢迎下载。一起交流啊 很详细的啊

在图像处理方面的实际应用中，为了完成实际的需要，可能整个图像处理过程仅仅对一些图像目标较为关注，整个流程都是围绕着这些图像目标所进行的。按照实际需要，一副图像可以分为两部分：前景（对应于实际中要使用的图像目标）和背景（图像中非目标的其它区域）。在作物病害诊断系统中，对图像进行分割后，为了完成最后的识别过程，需要对分割后的目标图像区域的特征（颜色、形状等）进行提取和分析，因此，图像分割在整个诊断过程中是十分重要的。

数字图像处理第二版（何东健）第四章代码，用于建立图像处理的一个基本框架，是对图像处理的基础理论，但主要用于对8为灰度图像的处理，分析。