图像检索的代码。推荐-image retrieval code. Suggest

数字识别代码 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为90％ 另外，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。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” 另外注意，要识别的图片，要与win.dat、whi.dat位于同一目录。此两文件保存训练后网络的权值参数 -digital identification code first step : training network. Use of training samples for training. (These procedures also can not training because I have trained network parameters saved, Readers can direct identification) second step : identification. First, open the Image (256 colors) again, to a treatment. Click on the "one-stop" Finally, Click on the "R" or use the menu item corresponding to find the identification of the identification results on the screen, also result.txt output to a file which the system"s recognition rate of 90% for the other, can be individually opened to the step-by-step pictures for image prep

DCM文件转BMP文件，支持多帧DCM图片的转换，命令提示行下的-DCM BMP file documents to support multi-frame pictures of DCM conversion, Command Prompt under the

一些其本的图象处理方法,其中包括哈夫 直线检测,灰度图的转换,边界锐化 提取-some of the image processing methods, including Melissa linear detection, grayscale conversion, extraction border Sharpening

开发OSG的MFC模版，开发环境为VS2003。-Development of OSG" s MFC template

基本画图程序 图形学-basic graphics drawing program

应用背景 SIFT特征匹配算法, 在没有先验知识条件下, 对旋转、尺度缩放、光照、视角变化等图像变化因素保持一定鲁棒性, 且对低重叠区域(30%左右的相似重叠区域)、部分遮挡(只出现在其中一张图上的物体)和噪声等因素也保持较好的可匹配性。可用于多尺度下的特征匹配，以及鲁棒性的图像拼接。 关键技术 1.高斯尺度空间极值检测 2.特征点位置的确定 3.特征点方向的分配 4.生成SIFT特征向量 5.图像拼接 6.图像融合 提取图像的sift特征，构造特征描述子，基于sift特征构造BBF-tree，根据描述子之间的欧式距离进行初步的匹配，然后进过鲁棒的Ransac估计出最佳运动模型H，然后用距离加权的方法在重叠区进行融合。

一个实现了对BMP图像进行基本图像处理的程序，包括图像几何变化，FFT，和二值化等-A realization of BMP images of the basic image processing procedures, including changes in image geometry, FFT, and so on Binarization

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