原创 MFC實現圖像灰度、採樣和量化功能詳解
本文主要講述基於VC++6.0 MFC圖像處理的應用知識，主要結合自己大三所學課程《數字圖像處理》及課件進行講解，主要通過MFC單文檔視圖實現顯示BMP格式圖片，並通過Bitmap進行灰度處理、圖片採樣和量化功能。 個人認
2020-02-20 23:09:00
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原创 OpenCV——繪製基本圖形
1、代碼如下：#include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> usi
2020-02-20 23:09:00
原创 MFC中的三類消息
在MFC應用程序中消息主要有三種類型：標準(窗口)消息、命令消息和控件消息(通知)。 1、標準(窗口)消息：窗口消息一般與窗口內部運作有關，如創建窗口，繪製窗口，銷燬窗口，通常，消息是從系統發到窗口，或從窗口發到系統。發送函數SendMe
2020-02-20 23:09:00
原创 數字圖像處理——圖像的幾何變換
這次學習圖像的幾何變換，主要有以下內容： ·圖像的平移變換 ·圖像的鏡像變換 ·圖像的轉置變換 ·圖像的旋轉變換 ·圖像的縮放 1、圖像的平移變換 在進行書寫matlab代碼之
2020-02-20 23:09:00
原创 形態學——腐蝕
1、基本概念 腐蝕 是一種消除連通域的邊界點，使邊界向內收縮的處理。 例如： 注：圖像畫面上邊框處不能被結構元素覆蓋的部分可以保持原來的值不變，也可以置爲背景。 2、設計思想 設計一個結構元素，結構元素的原點定位在待處理的目標像素上，通
2018-08-20 23:14:37
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原创 Matlab——圖像平移
1、代碼如下： （1） close all;clear all;clc; %關閉所有圖形窗口，清除工作空間所有變量，清空命令行 I=imread('lena1.bmp'); a=50;b=50; J1=move(I,a,b); a=-
2018-08-20 23:14:37
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原创 數據預測之BP神經網絡具體應用以及matlab實現
1.具體應用實例。根據表2，預測序號15的跳高成績。 表2 國內男子跳高運動員各項素質指標 序號 跳高成績() 30行進跑(s) 立定三級跳遠() 助跑摸高() 助跑4—6步跳高() 負重深蹲槓鈴() 槓鈴半
2018-08-20 23:14:02
原创 matlab——圖像細化
所謂細化，就是從原來的圖像中去掉一些點，但仍要保持原來的形狀。 1、代碼如下： close all;clear all;clc; %關閉所有圖形窗口，清除工作空間所有變量，清空命令行 I1=imread('circles.png');
2018-08-20 23:14:02
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原创 給初學者們講解人工神經網絡（ANN）
1. 介紹 這份教學包是針對那些對人工神經網絡（ANN）沒有接觸過、基本上完全不懂的一批人做的一個簡短入門級的介紹。我們首先簡要的引入網絡模型，然後纔開始講解ANN的相關術語。作爲一個應用的案例，我們解釋了後向傳播算法，畢竟這一算法已經得
2018-08-20 23:13:50
原创 形態學——膨脹
1、基本概念 膨脹是將與目標區域的背景點合併到該目標物中，使目標物邊界向外部擴張的處理。 例如： 2、設計思想 設計一個結構元素，結構元素的原點定位在背景像素上，判斷是否覆蓋有目標點，來確定是否該點被膨脹爲目標點。 例如： 3、算法步
2018-08-20 23:13:50
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原创 區域生長算法原理及MATLAB實現
1. 基於區域生長算法的圖像分割原理 數字圖像分割算法一般是基於灰度值的兩個基本特性之一：不連續性和相似性。前一種性質的應用途徑是基於圖像灰度的不連續變化分割圖像，比如圖像的邊緣。第二種性質的主要應用途徑是依據實現指定的準則將圖像分割爲相
2018-08-20 23:13:38
原创 Python中矩陣庫Numpy基本操作
NumPy是一個關於矩陣運算的庫，熟悉Matlab的都應該清楚，這個庫就是讓python能夠進行矩陣話的操作，而不用去寫循環操作。 下面對numpy中的操作進行總結。 numpy包含兩種基本的數據類型：數組和矩陣。 數組(Arrays)
2018-08-20 23:13:38
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原创 神經網絡編程入門
本文主要內容包括： (1) 介紹神經網絡基本原理，(2) AForge.NET實現前向神經網絡的方法，(3) Matlab實現前向神經網絡的方法 。 第0節、引例 本文以Fisher的Iris數據集作爲神經網絡程序的測
2018-08-20 23:13:38
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原创 圖像分割——迭代式閾值分割
1、算法步驟： （1）預定義兩閾值之差dt （2）選定初始閾值T0（一般爲圖像的平均灰度） （3）用T分割圖像爲G1、G2兩組，G1由灰度值大於T的所有像素組成，G2由灰度值小於等於T的所有像素組成。 （4）對G1和G2的像素分別計算平均
2018-08-20 23:13:27
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原创 Matlab——高斯白噪聲處理
1、代碼如下： close all;clear all;clc; %關閉所有圖形窗口，清除工作空間所有變量，清空命令行 I=imread('eight.tif'); A=imnoise(I,'gaussian',0,0.05); %加
2018-08-20 23:13:27
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