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Visual C++数字图像处理开发入门与编程实践2

于 2023-06-28 发布 文件大小:7.54 MB
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Visual C++数字图像处理开发入门与编程实践2-8章 的全部源代码,包含测试图片,在本机运行成功-Image Procedures Codes

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  • C + + 的 LBP 代码
    局部二元模式(LBP)是一种用于在计算机视觉分类功能。 LBP是特定情况在1990年[1] [2] LBP于1994年首先描述[3] [4]它提出的纹理谱模型由于被认为是一个强大的功能的纹理分类;它已经进一步确定,当LBP是结合定向梯度直方图(HOG)的描述符,它提高了检测性能相当一些数据集。该LBP特征向量,在其最简单的形式中,通过以下方式创建的:划分检测窗口进入细胞(例如16×16像素的每个单元格)。用于在小区中的每个像素,比较像素到它的每一个8邻居(在它的左顶,左中间,左底部右顶部,等等)。跟随一个圆,即顺时针或逆时针的像素。其中,中心像素的值大于邻居的值,写入“1”。否则,写“0”。这使一个8位二进制数(通常是转换为十进制为方便起见)。计算的每个“号码”中出现的频率的直方图,在细胞内,(即,对每个组合哪些像素是较小的,哪些是大于该中心)。任选正常化直方图。串联所有细胞(归)直方图。这给出了窗口的特征向量。特征向量现在可以使用支持向量机或其他机器学习处理算法进行分类的图像。这样的分类可以用于人脸识别或纹理分析。
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    OTSU方法计算图像二值化的自适应阈值,OTSU 算法可以说是自适应计算单阈值(用来转换灰度图像为二值图像)的简单高效方法。下面的代码最早由 Ryan Dibble提供,此后经过多人Joerg.Schulenburg, R.Z.Liu 等修改,补正。算法对输入的灰度图像的直方图进行分析,将直方图分成两个部分,使得两部分之间的距离最大。划分点就是求得的阈值。都是老外写的,经典哦。-OTSU images calculated value of the two adaptive threshold, OTSU algorithm can be calculated adaptive threshold (for conversion to gray scale images binary images), a simple and efficient manner. The following code from the earliest to provide Ryan Dibble, after a more than Joerg.Schulenburg, R. Z. Liu amend the correction. Algorithm for the importation of gray-scale image histogram analysis of histogram is divided into two parts, Part 2 makes the distance between the largest. Demarcation point out the threshold. Foreigners are written in the classical oh.
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    本代码主要实现了BMP格式的文件读取、显示、保存等基本操作-This code mainly realize the BMP file format to read, display, preservation of the basic operation
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