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huiduzhifangtu
- 自己编的一些关于图像灰度直方图处理的MATLAB源程序，包括加权距离，累加直方图，欧氏距离，直方图相交法，中心距法共5种方法，可选择适合的选用。
cbir
- 用的是局部颜色特征，再说细点是用里面的区域颜色直方图的方法。把图像归一化到256X256，把图像分成4X4块，计算16个区域的颜色直方图、、、 最后计算相似度是用欧氏距离.-Using local color feature, repeat fine-point is inside the regional color histogram method. The normalized image to 256X256, the image is divided into 4X4 blocks
oula
- 基于欧拉-熵向量的图像检索,相似度可用马氏距离-Based on Euler- entropy vector image retrieval, similarity can be used Mahalanobis distance
findkeypoint
- 摘要：拐点是数字图像中的一个重要信息载体 提出一种新的拐点检测算法 该算法并非寻找连续空间中曲率的离散近似计算方法，而是源于离散曲线的外观特征，推导出离散曲线上拐点处k个点对间欧氏距离平方和局部最小这一重要性质。基于该性质，本算法首先利用Freeman链码的性质.过滤掉物体边界上明显不可能成为拐点的象素，然后在剩余的边界点中通过寻找该局部最小值定位出拐点。给出了本算法与四种著名拐点检测算法的对比实验。 -Abstract: The inflection point is a digital
fenleiqi
- 本程序给出了从背景中分离出行人的matlab源代码.采用提取好的背景和行人的HOG特征,而这些特征又分为未分块和分块两组,所谓分块就是将图片进行细分,提取的特征更细.最后用最小欧氏距离法分类.-This procedure gives the background to separate from the travel people matlab source code. By extracting a good background and pedestrian HOG features, a
rice
- 对图像求反，并采用欧氏距离，应用分水岭对米粒进行分割-rice water
Content-basedImageRetrieval
- 基于内容（颜色）的图像检索，用VC++实现算法——欧氏距离，可以在指定的目录下搜索相似的图案，旗帜，冬景等，是图像检索的最简单的模型，感兴趣的可以下载看看。-Content-based (color) image retrieval, using VC++ algorithm- Euclidean distance, you can search the directory specified similar pattern, flags, winter landscape, are the s
LED--Brightness-test
- 本程序主要是通过模板匹配的方法来对LED显示模块上的每个灯进行亮度检测。主要是根据模板图像和已知的图像的欧氏距离来进行检测。-This procedure is mainly through template matching method to the LED display module detects the brightness of each lamp. Mainly based on the template image and the known image of the Eucl
PCA-about-image
- PCA代码，关于二维数字图像的匹配问题。从给定的图像库中，计算出投影空间（已降维处理），然后计算库中每幅图像在投影空间中的投影，测试图像也进行投影空间投影，计算测试图像的投影与库中每幅图像的投影的欧氏距离，距离最小的那个最匹配。-2-D digi image PCA
face-detection-for-K-L-transform
- 基于K-L变换的人脸识别技术主要思想是：提取输入人脸图像矩阵的特征向量，并与图像数据库中样本特征的向量求欧氏距离，距离小于阈值时便认为识别成功。本程序即为利用K-L原理实现人脸检测的实例。-The main idea of the face recognition technology based on KL transform is: extract the matrix of the input face image feature vectors and Euc
face_recognition
- 1. 本程序使用PCA算法对训练图像降维，得到特征图像； 2. 将每一幅图片与平均图像的差值投影到特征向量空间； 3. 计算训练图片投影两两之间的最大欧氏距离distance_max； 4. 将测试图片也投影到特征向量空间，计算它与所有训练图像投影的最小欧氏距离distanceST_min。 5. 设定判别阈值（设为0.3*distance_max，此为测试得到的经验值，不同阈值将影响判别结果）。当distanceST_min>0.3*distance_max时，则认为测试
ImgProView
- 对简单背景下和单脸的图片进行人脸检测；算法为欧式距离；计算出原图像与模板间的欧式距离；去最小的欧氏距离即为人脸-Face detection in simple background and single face image algorithm for Euclidean distance calculate the Euclidean distance between the original image and the template the minimum Euclidean d
humoments
- 基于图像Hu不变矩及图像的欧氏距离对二值图像进行分类-Invariant moments and images based on the image Hu Euclidean distance to the binary image classification
arRecByEulidDist
- 利用欧氏距离测试ar人脸数据库，该处的数据库经过了PCA降维处理； 训练样本为共计100个人的700幅图像降维数据 仅供参考，和交流之用。 - by using Euclidean distance test of AR face database, the database through the PCA dimension reduction training sample reduction data for 700 images of 100 individua
CK-1_Repro.v1.02
- 有时间序列方法和技术的兴趣大增。从人，自然收集的信息几乎每一件，和生物过程是容易随时间的变化，以及这些变化如何发生的研究是一个中心问题充分理解这样的过程。所有的时间序列数据挖掘任务的分类中，可能是最突出的一个。在时间序列的分类有大量的实证研究，在时间域表明近邻规则是非常有效的。然而，一定的时间序列特征不在这个领域很容易地识别和表达的变化可能揭示了一些重要的和未知的特征。在这项工作中我们提出了递归图的使用对于时间序列的分类表示域。我们的方法复发措施地块使用坎帕纳基奥之间的相似性（CK-1）的距离，
Slic
- SLIC主要运用K-means聚类算法进行超像素的处理，聚类算法中的距离度量不仅仅包括颜色空间的颜色距离还包括像素坐标的欧氏距离。所以K-means聚类的中心点由五维向量组成。其中包括，记录LAB颜色空间下的像素以及该像素点的XY坐标，由于XY坐标不能和颜色空间直接进行计算，所以添加了一个紧密度的参数。(slic superpixelSLIC mainly uses the K-means clustering algorithm for ultra pixel processing, the
Os
- 用于图像颜色分类，算出来的值越大代表越接近黑色(Used for color classification of images)
Euclidean distance
- 图像的欧氏距离计算，运用mat类对像素点间的距离进行计算(Calculation of Euclidean distance of images)
深度图像
- (1) 读取图片 ，转换为灰度图像； (2) 对 view1.png view1.png view1.png view1.png和 View5 .png .png 将图像 按照 4x4 像素 /方格 的形式 进行 分块； (3) 考虑 边缘的相对稳定 性，以及 双目 成像 视差 规律 ，在第一幅图像分割得 到的块图像周围 20 个像素 个像素 的距离区间内由近到远进行搜索，寻找 与该块 欧氏距离最近的块作为新位置 ； (4) 计算 视差 ，将每个小块 中代表点 的视差 信息转换到整个 区间