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使用加权KNN算法的Matlab代码，用于alpha图像抠图。该代码的来源：http://alphamatt...

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简介：
The provided code has been optimized for the knn algorithm in MATLAB. Furthermore, this work includes image extraction code. Its important to note that we are unable to furnish source code for EasyMatting[3], RobustMatting[4], and BayesianMatting[5] due to licensing restrictions. Source code for [1], [2], [6], [7], and [10] is readily available for download from the authors’ websites: [1] offers a direct download link; [2] provides access through the project website; [6] allows downloading from MatlabCentral; [7] facilitates retrieval from the project website; and [10] enables downloading from GitHubs source repository.

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  • Alpha图像抠图的加权KNN MATLAB代码：源自 http://alphamatting.com/
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    这段MATLAB代码实现了基于加权K-Nearest Neighbors算法的Alpha图像抠图技术，源地址为http://alphamatting.com/，适用于图像处理和计算机视觉领域。 我们将很快更新网站以提供更多源代码的链接。请注意，由于版权问题，我们无法提供“EasyMatting”、“RobustMatting”和“BayesianMatting”的代码。“[1]、[2]、[6]、[7] 和 [10]”的相关源码可以从作者的官方网站获取。 对于上述参考文献： - “[1]：直接下载链接” - “[2]：从项目网站下载” - “[6]：从Matlab Central下载” - “[7]：从项目网站下载” - “[10]：从GitHub下载” （注意，此处仅提供描述性信息而非具体网址）
     
  • PHP代码实现海康摄像头HTTP抓图 - 使用Digest授权算法
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    本文章介绍了如何使用PHP编写代码来通过HTTP协议从海康威视摄像头获取图片，并且采用了更为安全的Digest授权认证方式。适合需要远程监控和自动化脚本开发的技术爱好者学习参考。 在IT行业中，“php代码-海康摄像头HTTP获取图片”相关知识点主要集中在网络通信、HTTP协议、身份验证以及PHP编程上。 1. **HTTP协议**：超文本传输协议（HTTP）是互联网广泛使用的应用层协议，用于从万维网服务器向本地浏览器传输超文本。在本场景中，我们通过HTTP的GET方法发送请求以获取摄像头实时画面。 2. **Digest认证机制**：Authorization头字段用于身份验证，在此使用更安全的Digest认证方式而非基本认证。Digest认证流程包括客户端发起请求、服务器返回401状态码并提供WWW-Authenticate头信息，随后客户端计算出认证响应，并在Authorization头中发送给服务器；最后，服务器进行验证。 3. **PHP编程**：在此场景下，需要使用PHP编写代码以实现HTTP请求和处理Digest认证。利用cURL库可以方便地发送HTTP请求并设置相应的HTTP头选项。 4. **PHP与cURL交互**： - 初始化cURL会话：`$ch = curl_init(http:192.168.16.223ISAPIStreamingchannels33picture);` - 设置cURL选项，如超时时间等：`curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, array(Authorization: . $initialAuth));` - 执行请求并获取响应：`$response = curl_exec($ch);` - 获取服务器返回的头信息：`$httpHeader = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HEADER_OUT);` - 关闭cURL会话：`curl_close($ch);` 5. **文件main.php**：此文件可能包含初始化cURL、发送请求、处理响应头和计算新Authorization等逻辑。 6. **README.txt**：项目说明文档通常包括如何运行代码的信息。在此场景中，它可能会详细解释配置与运行main.php以获取海康摄像头图片的步骤。 通过理解上述知识点，开发者可以编写PHP脚本安全地访问并从海康摄像头获取实时图像数据。此过程涉及HTTP协议细节、认证机制实现及PHP编程技巧，是网络和物联网应用的一个典型示例。
     
  • 基于加权KNN的MATLAB语言分类代码
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    本项目为使用MATLAB编写的基于加权K近邻算法的数据分类程序。通过改进传统KNN方法，提高了分类准确率和效率，适用于多种数据集处理与分析任务。 优化knn代码matlab 项目2：COMP551-语言分类 作者：AMARKUMAR[amar.kumar@mail.mcgill.ca] LITAFAN[lita.fan@mail.mcgill.ca] DEKLANCHUNG[deklan.chung@mail.mcgill.ca] 文件说明： ***naivebayes.py [语言：python]- 使用朴素贝叶斯算法生成预测。 ---> 输入文件： 1）输入文件必须是一个名为“train_set_x_features.csv”的文件，其中所有列都是从训练数据中提取的特征。可以通过将LanguageClassification.py中的savefile变量设置来创建此文件。 项目描述没有提及任何联系方式或网址信息，在重写时保持了原文内容的一致性。
     
  • 使用Python编写kNN算法的代码
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    本简介介绍如何利用Python语言实现经典的k近邻(k-Nearest Neighbors, kNN)算法，并提供相应的源代码示例。适合编程初学者和数据科学爱好者参考学习。 邻近算法（k-Nearest Neighbor, kNN）是机器学习领域的一种分类方法，并且也是最简单的几种算法之一。尽管其原理简单，但在处理特定问题上却能表现出色。因此，对于初学者来说，理解并掌握kNN算法是一个很好的起点。 该算法的核心理念十分直观：它会选取离测试数据点最近的k个训练样本进行分析，并根据这k个样本中出现频率最高的类别标签来预测测试点所属的分类。假设每个样本具有m个特征值，则可以将一个样本表示为一个m维向量X = (x1, x2,... , xm)；同样地，测试数据也可以通过类似的特征向量Y = (y1, y2,... , ym)来描述。 那么问题来了：我们如何定义这两个向量之间的“距离”呢？
     
  • IHS、PCA加权图像融合三种算法的Matlab实现代码
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    本项目提供了IHS（主分量变换）、PCA（主成分分析）和加权图像融合方法在MATLAB环境下的实现代码。通过这些代码，用户可以轻松地对比不同算法对多光谱图像融合的效果，并进行进一步的实验与研究。 介绍IHS, PCA加权图像融合三种算法的Matlab源代码，并进行详细的代码分析。这三种方法是经典的图像融合技术。
     
  • 基于MATLAB的图像融合毕业设计代码-加权/PCA/IHS算法
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    本项目为基于MATLAB的图像融合技术实现，涵盖了加权平均、主成分分析（PCA）及互谱变换（IHS）等核心算法。适用于计算机视觉与遥感领域的学术研究和工程应用。 图像融合是计算机视觉领域中的关键技术之一，它通过综合处理多个源图像的信息来生成一幅包含所有输入特征的新图。本段落主要讨论三种在MATLAB环境中实现的图像融合算法：加权融合、主成分分析（PCA）以及改进型高光谱-红外（IHS）融合。 1. **加权融合**：这是一种基本方法，根据各源图的特点分配不同的权重系数。通常通过计算灰度直方图、熵或方差等特征来确定这些权重，并将像素值按比例组合起来。虽然这种方法简单直接，但其效果很大程度上依赖于所选的权重设置。 2. **PCA融合**：主成分分析是一种广泛应用于数据分析的技术，用于减少数据维度并提取关键信息。在图像处理中，通过应用PCA可以找到代表最大变化方向的新坐标系，并在此基础上进行多通道图之间的合成操作。这种方法不仅能够保留主要的信息内容，还能有效降低噪声干扰。 3. **IHS融合**：这是一种基于颜色空间转换的算法，特别适用于高光谱和可见光图像的数据整合工作。在MATLAB中实现时，首先需要将源图从RGB色彩模型转化为IHS模式，在此基础上进行亮度、色调及饱和度成分的选择与合成操作，并最终再转回到原始的颜色表示形式上。 为了完成这些融合过程，通常包括以下步骤： - 读取待处理的图像文件。 - 对输入数据执行必要的预处理工作（如归一化或直方图均衡）以提升后续计算的质量。 - 根据所选算法的具体要求进行像素值的运算和合并操作。 - 展示融合后的结果，并与原始图作比较分析差异性。 - 评估合成图像的效果，可采用均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)等技术指标来进行量化评价。 通过深入研究并实践这些算法，不仅可以提高编程能力，还能加深对图像处理和数据融合原理的理解。对于正在进行毕业设计的学生或相关领域的研究人员来说，这类MATLAB代码资源是非常宝贵的参考资料与实验平台。在具体应用时，则可根据特定场景的需求进一步优化现有方法以获得更佳的性能表现。
     
  • KNN算法的Matlab代码
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    本段落提供了一种使用Matlab编程实现经典的K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法的方法。通过简洁的代码示例，演示了如何利用Matlab工具进行数据分类或回归分析，适合初学者快速理解和实践机器学习中的基本概念和技术。 KNN算法的实现代码可以运行并使用，适合初学者查看和学习。这个代码是从网上下载的，并非原创作品，仅供大家参考学习之用。
     
  • 泊松抠图的源代码
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    泊松抠图的源代码提供了一种先进的图像编辑技术实现方法，通过泊松融合算法将物体无缝融入新背景中。此源代码适用于研究与开发用途。 1. 实现泊松抠图的完整源代码； 2. 包含演示图片。
     
  • Matlab for循环代码 - 基于FMM和Criminisi的图像修复：该项目使用FMM算法和...
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    本项目利用Matlab编程实现基于FMM（Fast Marching Method）及Criminisi算法的图像修复功能，通过for循环优化处理流程，有效恢复受损或缺失部分。 本项目使用FMM算法和Criminisi算法实现图像修复，并提供了一个带有用户界面（UI）的可执行程序，在Windows系统下可以通过“可执行程序\mygui\for_testing\mygui.exe”来运行该程序。在下拉框中选择需要处理的图片，点击“获取mask”，自动获得栏杆的位置；再点击“修复图像”，得到最终的修复结果。 项目中的主要文件包括： - mygui.m：UI用户界面代码 - main1.m和main2.m：分别用于获取并修复两张不同图片的主逻辑代码。 - get_maskget_mask_1.m 和 get_maskget_mask_2.m：检测两幅图片中栏杆的位置，后者还能返回两种mask（thick_mask代表宽栏杆，thin_mask代表扁栏杆）。 - get_hough_lines.m: 使用霍夫变换从图像中提取直线 - lines_integrate.m: 对于通过霍夫变换得到的直线进行进一步处理，去除重复项，并转换为角度距离型表示 - maskFromlines.m：根据检测到的直线位置确定m值
     
  • 基于加权KNN的MATLAB脑瘤分类代码：brain_tumor_classification
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    本项目提供了一种使用MATLAB实现的基于加权K近邻算法（K-Nearest Neighbors）的脑瘤分类方法，旨在提高对医学影像数据中脑瘤识别的准确性。通过引入权重机制优化相似性度量，提升了模型在处理不平衡样本分布时的表现，适用于科研和临床辅助诊断场景。 在本项目中，我们使用卷积神经网络（CNN）对T1加权MR图像中的三种不同类型的脑肿瘤进行分类：胶质瘤、脑膜瘤和垂体肿瘤。为了提升模型的性能，我们在训练过程中采用了数据增强技术，并利用仿射变换及像素级变化来处理医学影像。 在构建我们的CNN时，我们从DenseNet121网络中转移了预训练于ImageNet数据库上的权重以初始化CNN参数。此外，在完成深度学习阶段后，我们还使用支持向量机（SVM）、K近邻算法(KNN)和贝叶斯分类法对CNN的第一个全连接层提取的特征进行进一步分析。 相关Matlab代码文件已存放在名为Matlab_codes的文件夹内。由于GitHub平台对于单个上传文件大小有限制，我们无法直接提供预训练权重文件；若您需要该部分资源，请自行下载并安装使用。若本项目对您的研究工作有所助益，请引用以下文献：Gurkahraman,K.,&Karakis,R.(2021)《利用数据增强技术进行深度学习的脑肿瘤分类》，发表于嘎子大学工程与建筑学院学报，第36卷(2):997-1011页。