c++ kmeans算法图像分割

应用背景数字图像恢复是数字图像处理的一个基本的和重要的课题，它是后期图像处理（分析和理解）的前提。图像在摄取、传输、储存的过程中不可避免地引起图像质量的下降（图像退化），图像恢复就是试图利用退化过程的先验知识使已退化的图像恢复本来面貌，即根据退化的原因，分析引起退化的环境因素，建立相应的数学模型，并沿着使图像降质的逆过程恢复图像。关键技术本程序是由C++编写的，可以直接运行的源代码，实现的功能是数字图像复原技术，对已经处理过的或由于某些操作降低了质量的图像进行复原。

论文源码中调用的第三方库都被编译成了静态库，vs2008可以直接运行 显示图片用了opencv2.3.1.

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应用背景帧差法是背景减图法中的一种，只不过是帧差法不需要建模，因为它的背景模型就是上一帧的图，所以速度非常快，另外帧差法对缓慢变换的光照不是很敏感，所以其用途还是有的，有不少学者对其做出了出色的改进。关键技术 连通域处理函数各参数说明： 参数mask_process:        表示的是需要进行连通域处理二值图像。 参数poly1_hull0:        表示轮廓边缘是否采用多边形拟合,如果该参数为1，则表示采用多边形拟合，否则采用凸包拟合。 参数perimScale:        是用来将那些小的轮廓去掉，那些小的轮廓时指它的周长小于(mask长+宽)/perimScale。当然你在其内部代码也可以该为面积来判断。 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

采用VS2010编写，添加了OPENCV来处理图片。通过VS2010中选择VC++编写相应程序，利用MFC编辑窗口，可以直接控制打开图片。来实现打开图片的功能。原程序从网上下载，经过修改，可以运行。

On this site you can: visualize Gabor functions, use a Gabor filter for edge detection and extraction of texture features, simulate simple and complex cells (visual cortex), simulate non-classical receptive field inhibition or surround suppression and use it for object contour detection, and explain certain visual perception effects. 

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。

dsp 黑白变换

该程序首先采用OpenCV函数实现图像搜索边界，然后直线拟合，在求解对应顶点，最后用旋转拉伸到指定大小的图像上。在将该OpenCV代码用C语言实现，最后用CUDA使用。该程序调试通过。程序主要使用联想E430c笔记本。CUDA程序在GT635M显卡和Tegra K1嵌入式平台上测试通过。

应用背景一段运行程序小代码，包括一些不同算法下的画圆和画直线代码，可以直接运行。关键技术在vs2008环境下用C++编写的程序代码，里面含有中点画圆，中点画椭圆，中点划线，brssensham画线等程序，可以直接运行。