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位图全色生操作类，指纹识别，角点检测，锐化，反色等操作类C++
- 指纹识别中的一个步骤分支点检测的实现，使用的是我个人编写的位图操作类，本位图操作类中的算法组，可以用于所有能够返回具有指针特性图像矩阵的文档操作类库。也就是说通用性很强。算法组还包括指纹识别算法，卷积函数。位图操作类包括的方法有 tmBmp(); tmBmp(const std::string & fname, BYTE clrBit = 8 ,DWORD imW = 256,DWORD imH = 256); virtual ~tmBmp();
KL变换
- KL变换模式识别作业三 一、编程要求： 编程实现KL变换，并对TM六波段图像进行演算。 KL变换的思想是：从n维特征选取m维特征，删去的n-m维特征不一定就是无用的信息，如何在信息损失最小的情况下选取特征，在理论上就显得更严密些。通常采用正交变换，得到新的经变换的模式， 以保证信息损失最小情况下获得有利于分类的特征。 二、编程思想： 将6副图象依次输入获得灰度值存在一个6*size(size为一副图象的像素数)的二维数组中，计算每个波段的灰度均值，然后计算协方差矩阵，得出特征值
ResearchonComputationofGLCMofImageTexture
- 图像的灰度共生矩阵(GLCM)已知被理论证明并且实验显示它在纹理分析中是一个很好的方法,广泛 用于将灰度值转化为纹理信息. 然而,由于GLCM是像素距离和角度的矩阵函数,因此完整的GLCM的计算,其参数的 选取范围很广,这样GLCM的计算量很大,通常是不能这样用的. 为了解决这个问题,本文应用马尔可夫链的性质,从 理论上证明了GLCM的计算结果,当像素距离足够大的时候趋于一致性. 这样只需较少的参数值就可以完整的描述图 像的纹理特征. 最后,通过对Brodatz纹理库中自然纹理
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- 多媒体技术的发展和视觉信息的飞速膨胀迫切需要对视觉信息资源的有效管理和检索。由此，基于内容的图像和视频检索技术得到了越来越多的重视，成为了多媒体信息检索和图像处理领域中的重要研究方向。CBIR技术将对大规模图像信息的管理和访问提供有力支持。 本文这种介绍了内容图像检索的灰度特征实现方法，具有理论意义和实际应用价值。针对基于内容图像检索技术进行了研究，介绍了其研究现状和关键技术，讨论了其技术瓶颈和发展趋势。共生矩阵法，是对图像的所有像元进行统计调查，以便描述其灰度分布的一种方法。分析了这种基于
Chess
- 这是一个非常基本的国际象棋程序2的球员。我是来弥补计算机科学使用工具中央结算系统图形包中的类图形程序。虽然这是一个易于使用的软件包，它是在它的使用有限。<br> <br>此程序有一些inherant limiatations。首先，因为只有JPEG支持可用，我不得不作出许多图像的两倍（因为JPEG格式不支持透明像素）。该程序将无法检测检查或将死，因为我没有时间来实现这些功能。正如您将看到，没有撤消功能。这可能是有点容易实现。最大的错误是我在作品的方式存储在内存中。他们居住
Huffpicture
- huff变换，图像压缩变换的一种方式，运用变换矩阵将信息向量正交化，从而压缩信息。-huff conversion, image compression transform a way of using the information vector orthogonal transformation matrix, thus compressing the information.
PCA
- 提出了一种二维类增广PCA（2DCAPCA）的人脸识别算法。用二维PCA（2DPCA）方法直接对人脸图像矩阵进行特征提取，对提取的特征进行归一化处理，将归一化处理后的特征与类别信息结合构成类增广矩阵，对类增广矩阵进行2DPCA处理，提 取图像的类增广矩阵特征-This paper proposes a face recognition approach of two-dimension class-augmented PCA.
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- 将图像中描述人眼位置的信息提取出来，统计出划分网络第2行的8个子矩阵中的值为“1”的像素点个数-The information described in the human eye image extracted position, the statistics division of the network in line 2 of 8 sub-matrix flavor value " 1" number of pixels point
tt
- 作为新一代操作系统的图形处理内核，GDI+在Windows XP和Windows Server 2003操作系统中扮演着极其重要的角色。 GDI+的出现，是对传统程序员的一种解脱。本书是目前国内少有的全面介绍GDI+编程的参考书。本书从画笔与画刷、文本与字体、区域与路径等基础知识谈起，将GDI+的技术细节一一展开。此外，GDI+的矩阵运算、图像的编码与解码、图像色彩信息校正等深层次知识，也都能够在本书中找到详细的说明。为了让读者更快地掌握GDI+编程，在每一章的内容中，都配有详尽的程序源代码
remote-sensing-image
- 本程序是遥感图像处理以及数字摄影测量课程的成果，大致实现方式：使用GDAL库实现影像读取，使用armadillo库实现矩阵运算 remote sensing image.rar为源代码压缩包 warmerda.rar为GDAL库 armadillo-4.650.4.rar为armadillo库 工程配置信息： 1、打开*.vcxproj，工程文件，将平台设置为x64或win32，并如下配置属性 2、包含目录： armadillo：armadillo-4.650.4\
SLAM
- 本文研究了基于多传感器组合导航方法的SLAM，由于移动机器人无法通过单个传 感器得到可靠的信息，采用多传感器组合导航的方法可以很好的解决这个问题。本文用单个 CCD摄像头和里程计组合进行SLAM研究，并得到更准确的机器人位姿信息。首先用SIFT 算法对不同图像进行特征提取和匹配，得到本质矩阵，对它进行分解，可得到机器人的旋转 矩阵和平移向量(和实际相差一个比例因子)。然后，将它与里程计信息结合，得到机器人的 位姿。在此基础上，可以得到特征点在当前摄像机坐标系中的三维坐标，即创
two
- ：植物种类识别方法主要是根据叶片低维特征进行自动化鉴定。然而，低维特征不能全面描述叶片信息，识别准确率低，本文提 出一种基于多特征降维的植物叶片识别方法。首先通过数字图像处理技术对植物叶片彩色样本图像进行预处理，获得去除颜色、虫洞、 叶柄和背景的叶片二值图像、灰度图像和纹理图像。然后对二值图像提取几何特征和结构特征，对灰度图像提取 Hu不变矩特征、灰 度共生矩阵特征、局部二值模式特征和 Gabor 特征，对纹理图像提取分形维数，共得到 2183 维特征参数。再采用主成分分析与线性 评判分析相
灰度共生矩阵
- 图像处理，灰度共生矩阵。已知被理论证明并且实验显示它在纹理分析中是一个很好的方法,广泛用于将灰度值转化为纹理信息(Image processing, gray level co-occurrence matrix. Known to have been proved by theory, and experiments show that it is a good method in texture analysis, and is widely used to transform gray v
实验一 图像颜色特征提取
- stricker和0reng0提出了颜色矩的方法，颜色矩是一种简单有效的颜色特征表示方法，有一阶矩(均值)、二阶矩(标准差)和三阶矩(斜度)等，由于颜色信息主要分布于低阶矩中，所以用一阶矩，二阶矩和三阶矩足以表达图像的颜色分布，颜色矩已证明可有效地表示图像中的颜色分布。 对彩色图像进行颜色矩特征参数提取，首先要将RGB彩色图像转换到HSV颜色空间，对图像的H、S、V颜色分量图像分别提取一阶颜色矩、二阶颜色矩、三阶颜色矩。(Image color feature extraction and f