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大小: 34.18MB文件類型: .rar金幣: 1下載: 0 次發布日期: 2023-07-24
- 語言: C/C++
- 標簽:
資源簡介
《數字圖像處理與機器視覺-VC++與Matlab實現》
本書內容涉及數字圖像處理和識別技術的方方面面，包含大量Visual C++和MATLAB實例，包括圖像的點運算、幾何變換、空域和頻域濾波、小波變換、圖像復原、彩色圖像處理、形態學處理、圖像分割、圖像 壓縮以及圖像特征提取等；同時對機器視覺進行了前導性的探究，重點介紹了3種目前在工程技術領域非常流行的分類技術——人工神經網絡(ANN)、支持向量機(SVM)和AdaBoost，并在配套給出的識別案例中直擊光學字符識別(OCR)、人臉識別和性別分類等熱點問題。
本書適合于計算機、通信和自動化等相關專業的本科生、研究生，以及工作在圖像處理和識別領域一線的廣大工程技術人員閱讀參考。
代碼片段和文件信息
function?main（k）
%?ORL?人臉數據集的主成分分析
%
%?輸入：k?---?降至?k?維
%?定義圖像高、寬的全局變量?imgRow?和?imgCol，它們在?ReadFaces?中被賦值
global?imgRow;
global?imgCol;
%?讀入每個人的前5副圖像
nPerson=40;
nFacesPerPerson?=?5;
display（‘讀入人臉數據...‘）;
[imgRowimgColFaceContainerfaceLabel]=ReadFaces（nFacesPerPersonnPerson）;
display（‘..............................‘）;
nFaces=size（FaceContainer1）;%樣本（人臉）數目
display（‘PCA降維...‘）;
%?LowDimFaces是200*20的矩陣?每一行代表一張主成分臉（共40人，每人5張），每個臉20個維特征
%?W是分離變換矩陣?10304*20?的矩陣
[LowDimFaces?W]?=?fastPCA（FaceContainer?20）;?%?主成分分析PCA
visualize_pc（W）;%顯示主成分臉
save（‘Mat/LowDimFaces.mat‘?‘LowDimFaces‘）;
display（‘計算結束?！?
?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
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