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图像处理作业的C++源代码。

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简介:
该资源似乎涵盖了图像处理领域内广泛应用的各类常用函数。

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  • C++
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    这段C++图像处理作业源代码包含了多种基本的图像处理功能,如灰度化、二值化以及简单的滤波操作。适用于学习和实践C++编程在图像处理领域的应用。 这段文字似乎包含了所有常用的图像处理函数。
  • C++系统(
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    本项目为一个使用C++编写的图像处理系统源代码集合,包含了从基础到高级的各种图像处理算法和功能。适合开发者学习与研究。 图像处理系统是一个典型的软件工具,包含多个功能模块:图像显示、图像转换、图像处理、字符识别以及其他辅助性帮助等功能。 - **图像显示**模块主要负责展示不同格式的图片文件,包括位图(BMP)、JPEG以及GIF三种基本类型的图形。 - **图像转换**部分则提供了几种常见格式之间的相互转化功能:如将位图转为JPEG或从JPEG返回到位图;同时支持位图与GIF之间互相变换。 - 在**图像处理**模块中,用户可以执行一系列的图片编辑任务。具体来说,它包括了对图像进行旋转、锐化增强、反色操作以及灰度转换等高级功能,并提供线性变化选项以调节亮度和对比度。 - **字符识别**专注于手写数字的自动辨识技术。 此外还有一个灵活设置界面风格的选择项——用户可根据个人喜好选择菜单颜色,既可以选择固定的色调也可以随机生成色彩。最后是软件的帮助文档模块,其中包含关于版本信息及开发团队的相关介绍等内容。
  • Matlab中数字
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    这段简介可以描述为:本项目包含在MATLAB环境中进行的一系列数字图像处理任务的源代码。这些任务旨在教授学生如何使用该软件进行基本和高级的图像操作,如滤波、边缘检测、颜色空间转换等。 1. 编程实现图像的DFT(离散傅里叶变换)和DCT(离散余弦变换),并进行高通滤波与低通滤波处理,比较两者的差异。 2. 选取一幅曝光不足的灰度或彩色图片,使用直方图均衡化技术对其进行优化处理。 3. 打开一张图像文件,分别应用Roberts梯度法、Sobel算子和拉普拉斯算子进行边缘检测与锐化,并对比分析三种方法的效果差异。 4. 对于清晰的原始图像实施模糊操作之后,使用迭代盲目反卷积(IBD)算法尝试恢复其原有的清晰度。 5. 编写一个程序来对输入的图片执行哈夫曼编码过程,计算并展示原图的信息熵值、经过压缩后的平均码字长度,并能够依据生成的代码重建图像。
  • C#语言下
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    本项目包含用C#编程语言实现的各种图像处理算法和功能的源代码,适用于开发基于Windows的应用程序。 基于C#的典型图像处理算法第二章: ```csharp using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Text; using System.Windows.Forms; namespace gray { public partial class Form1 : Form { HiPerfTimer myTimer; // 假设HiPerfTimer已定义 public Form1() { InitializeComponent(); myTimer = new HiPerfTimer(); } private void open_Click(object sender, EventArgs e) { OpenFileDialog opnDlg = new OpenFileDialog(); opnDlg.Filter = 所有图像文件 | *.bmp; *.pcx; *.png; *.jpg; *.gif; + *.tif; *.ico; *.dxf; *.cgm; *.cdr; *.wmf; *.eps; *.emf| + 位图( * . bmp ; * . jpg ; * . png ;...) | * . bmp ; * . pcx ; * . png ;* . jpg ;*. gif; + *.tif; *.ico|矢量图(*.wmf; *.eps; *.emf;) | *.dxf; *.cgm; *.cdr; *.wmf; *.eps; *.emf; opnDlg.Title = 打开图像文件; opnDlg.ShowHelp = true; if (opnDlg.ShowDialog() == DialogResult.OK) { curFileName = opnDlg.FileName; try { curBitmap = (Bitmap)Image.FromFile(curFileName); } catch (Exception exp) { MessageBox.Show(exp.Message); } Invalidate(); } } private void save_Click(object sender, EventArgs e) { if(curBitmap == null) return; SaveFileDialog saveDlg = new SaveFileDialog(); saveDlg.Title = 保存为; saveDlg.OverwritePrompt = true; saveDlg.Filter = BMP文件 (*.bmp) | *.bmp| + Gif文件 (*.gif) | *.gif| + JPEG文件 (*.jpg) | *.jpg| + PNG文件 (*.png) | *.png; saveDlg.ShowHelp = true; if(saveDlg.ShowDialog() == DialogResult.OK) { string fileName = saveDlg.FileName; switch (fileName.Substring(fileName.Length - 3)) { // 获取后缀名 case bmp: curBitmap.Save(fileName, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Bmp); break; case jpg: curBitmap.Save(fileName, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg); break; case gif: curBitmap.Save(fileName, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Gif); break; case tif: curBitmap.Save(fileName, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Tiff); break; case png: curBitmap.Save(fileName, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Png); } } } private void close_Click(object sender, EventArgs e) { this.Close();} private void Form1_Paint(object sender, PaintEventArgs e){ Graphics g = e.Graphics; if(curBitmap != null) g.DrawImage(curBitmap, 160, 20, curBitmap.Width, curBitmap.Height); } private void pixel_Click(object sender, EventArgs e) { // 转换为灰度图 if (curBitmap == null) return; myTimer.ClearTimer(); myTimer.Start(); for(int i = 0; i < curBitmap.Width; ++i) for(int j = 0; j < curBitmap.Height ; ++j){ Color c = curBitmap.GetPixel(i, j); int ret = (int)(c.R * 0.299 + c.G * 0.587 + c.B * 0.114); // 计算灰度值 curBitmap.SetPixel(i, j, Color.FromArgb(ret, ret, ret)); } myTimer.Stop(); timeBox.Text = myTimer.Duration.ToString(####.##) + 毫秒; Invalidate(); } private void memory_Click(object sender, EventArgs e) { // 使用内存操作 if (curBitmap == null) return; myTimer.ClearTimer(); myTimer.Start(); Rectangle rect = new Rectangle(0, 0, curBitmap.Width, curBitmap.Height); System.Drawing.Imaging.BitmapData bmpData = curBitmap.LockBits(rect, System.Drawing.Imaging.ImageLockMode.ReadWrite,curBitmap.PixelFormat); IntPtr ptr = bmpData.Scan0; int bytes = curBitmap.Width * curBitmap.Height * 3; byte[] rgbValues = new byte[bytes]; Marshal.Copy(ptr, rgbValues, 0, bytes); for (
  • C++
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    本项目包含一系列使用C++编写的图像预处理代码,旨在优化和增强图像质量,适用于机器视觉、计算机视觉及深度学习领域的数据准备阶段。 在IT领域,图像预处理是计算机视觉和机器学习项目中的重要步骤。这里介绍的是一个C++实现的图像预处理代码库,特别关注了窗口分割技术。本段落将深入探讨这些概念及其在实际应用中的重要性。 C++是一种广泛应用的编程语言,在系统软件、嵌入式系统以及高性能计算中占据主导地位。它提供了丰富的库支持,如OpenCV,使得在C++中进行图像处理变得高效且灵活。 图像预处理是图像分析的第一步,目的是提高图像质量,以便后续的特征提取、分类或识别任务能够更准确地进行。常见的预处理步骤包括去噪、增强对比度、直方图均衡化、灰度转换和二值化等。例如,可以使用中值滤波器或高斯滤波器去除椒盐噪声;通过线性变换或非线性变换改善图像的视觉效果来增强对比度;使图像整体亮度分布更加均匀并突出细节可以通过直方图均衡化实现;灰度转换将彩色图像转化为单通道图像,简化处理过程;二值化则可以将图像转化为黑白两色,便于对象分割。 提到“窗口分割”技术,这是在图像处理中的一种策略。它通过将大图像分割成多个小窗口,并对每个窗口独立进行处理来实现目标。这样做可以降低计算复杂性并允许并行处理,在局部区域内更精细的操作也得以可能。选择合适的窗口大小取决于应用场景和需求的特征尺度。 此代码库的功能可能包括: 1. **窗口滑动**:遍历图像中的每一个区域,通过设置不同大小的窗口进行处理。 2. **预处理函数**:提供去噪、对比度增强、直方图均衡化等选项,并支持单独调用或组合使用。 3. **图像转换**:包括RGB到灰度和色彩空间(如HSV、YCrCb)之间的转换等功能。 4. **边界处理**:确保窗口边缘的像素也能被正确处理,避免信息丢失。 5. **并行化优化**:利用多线程或OpenMP等技术加速窗口分割过程。 在实际应用中,这样的代码库对于开发计算机视觉系统(如自动驾驶、医学影像分析和视频监控)非常有价值。开发者可以根据自己的需求调整预处理步骤和窗口参数以适应不同的场景和任务。理解并掌握这些图像预处理技术和窗口分割方法也是提升图像分析能力的关键。通过深入研究和实践这个C++代码库,不仅可以提高技术技能,还能更好地理解和利用图像预处理在实际问题中的作用。
  • MATLAB
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    本作业聚焦于使用MATLAB进行图像处理技术的应用与实践,涵盖图像的基本操作、滤波、变换及特征提取等内容,旨在提升学生在数字图像领域的编程能力和问题解决技巧。 MATLAB图像处理大作业要求使用Matlab GUI制作,并包含基本功能和一些进阶功能。
  • 优质
    《图像处理作业一》是课程学习中基础而重要的实践环节,通过本作业,学生将掌握基本的图像处理技术,如灰度变换、几何运算和滤波操作等。 【图像处理作业1】主要涉及两个实例:人像美肤滤镜和晶格化效果(SLIC超像素分割),这些技术在数字图像处理中十分常见。 一、人像美肤滤镜 1. 运行环境:实现基于Python 3.7,依赖于numpy和opencv库。 2. 运行步骤:进入Skin-Filter目录,在beatyskin.py的main函数中修改filename变量为输入图片路径,然后运行python beatyskin.py。处理结果默认保存在根目录newimage.jpg。 3. 算法原理:人像美肤利用人脸检测和自实现的双边滤波技术。使用opencv提供的预训练模型(基于haarcascade_frontalface_default.xml文件)进行人脸区域检测,然后对每个检测到的人脸应用双边滤波算法。该方法结合了空间距离与色彩距离,使得平滑效果更自然且不会过度模糊边缘。 4. 算法效果:通过使用双边滤波技术可以有效改善皮肤纹理的质量,并仅在面部区域内起作用,从而保留图像的重要细节信息。 二、晶格化效果(SLIC超像素分割) 1. 运行环境:代码基于Python 3.7编写,依赖于skimage、tqdm和numpy库。 2. 运行步骤:进入SLIC-Superpixels目录,并直接运行python slic.py命令。 3. 算法原理:SLIC算法是一种结合了K-means聚类的超像素分割方法。它在LAB颜色空间及XY坐标系中同时考虑像素的距离,以此来创建均匀且紧凑的超像素区域。通过迭代过程计算每个像素与最近中心点之间的距离,并根据梯度最小原则调整位置以实现优化。 4. 算法效果:随着K和M参数的变化,生成的超像素数量及紧密程度也会随之改变,从而影响到最终晶格化的效果呈现形式。 5. 参考文献:SLIC算法的具体介绍可以参阅Achanta等人的论文《SLIC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods》。 通过这两个实例的学习与实践,我们能够深入了解图像处理中的关键技术和应用方式,包括人脸检测、双边滤波以及超像素分割技术。这些方法在图像增强、美容修饰及分析等领域有着广泛的应用前景。掌握这些算法将有助于提高我们在图像处理方面的技能和效率。
  • Matlab中imhist函数 - UTS课程
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    本课程作业聚焦于分析和理解Matlab中用于显示图像直方图的imhist函数源代码,旨在通过实践加深学生对图像处理技术的理解。 在 MATLAB 中,`imhist` 函数的源代码如下: ```matlab function varargout = untitled3(varargin) % UNTITLED3 Untitled3.fig 的 MATLAB 代码。 % % UNTITLED3 自身会创建一个新的 Untitled3 或提高现有的单例 *。 % % H=UNTITLED3 将句柄返回到新的 Untitled3,或将句柄返回到现有单例的百分比*。 % % UNTITLED3(CALLBACK, hObject, eventData, handles,...) 使用给定输入参数调用 Untitled3.M 中名为 CALLBACK 的本地函数 *。 % % UNTITLED3(Property, Value,...) 创建一个新的 Untitled3 或提高现有的单例 *,从左侧开始,在调用 untitled3_OpeningFcn 之前将属性值对应用于 GUI。 无法识别的属性名称或无效值会停止属性应用。所有输入都通过 varargin 传递给 untitled3_OpeningFcn。 %*请参阅 GUIDE “工具”菜单上的“GUI选项”。选择“GUI仅允许运行一个实例”。 ``` 这段代码描述了 `untitled3` 函数的作用和使用方法,包括创建 GUI 窗口、调用本地函数以及设置属性值的过程。
  • 分割
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    本作业聚焦于图像分割技术的研究与应用,通过理论学习和实践操作,探索多种图像分割算法及其在实际场景中的实现方法。 图像分割对于初学者来说可能会有所帮助,特别是应用于细胞计数的场景中。
  • 较为全面(C++)
    优质
    本项目包含一系列用C++编写的图像处理算法和工具,涵盖了从基础操作到高级特效的各种功能,旨在为开发者提供一套完整的图像处理解决方案。 这段文字描述了一些图像处理算子的源代码,涵盖了滤波、增强及边缘提取等各种基础操作,内容比较全面。