ORL人脸数据集一共包含40个不同人的400张图像,是在1992年4月至1994年4月期间由英国剑桥的Olivetti研究实验室创建。
此数据集下包含40个目录,每个目录下有10张图像,每个目录表示一个不同的人。
所有的图像是以PGM格式存储,灰度图,图像大小宽度为92,高度为112。
对每一个目录下的图像,这些图像是在不同的时间、不同的光照、不同的面部表情(睁眼/闭眼,浅笑/不浅笑)和面部细节(戴眼镜/不戴眼镜)环境下采集的。
所有的图像是在较暗的均匀背景下拍摄的,拍摄的是正脸(有些带有略微的侧偏)。
每个目录分别命名为sx,其中x表示受试者编号(在1到40之间)。
在每一个目录所选受试者的10
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本代码使用matlab实现了批量读取某个文件夹上面的.bmp文件,并将文件灰度化,提取二值化区域的块,将其转换成其他大小并保存
2022/9/6 18:03:45 681B matlab 批量读取图像
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资源是ITTI视觉显著性模型的MATALB代码,资源下载后直接能用,解压后打开zj.m,然后运行即可测试,提取得到的显著图直接能显示出来。
同时为了大家需要,同时考虑了灰度图像可以使用的边缘显著度等,去掉了与颜色相关的显著图计算,封装成了函数ITTI_Model,通过S=ITTI_Model(img)调用即可。
相关的材料参照博文https://blog.csdn.net/weixin_42647783/article/details/82532179。
谢谢~
2022/9/5 21:47:50 1.75MB ITTI 视觉显著性模 区域检测
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基于灰度图像分形特征的局部放电模式辨认.rar
2022/9/5 16:44:26 207KB 局部放电
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STM32单片机应用本程序能驱动以SSD1322作为控制器的OLED屏,并能显示英文、中文、图片。
显示的灰度可调。
2022/9/5 10:22:25 6.64MB STM32 C语言 SSD1322
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亚像素边沿提取、matlab代码。
文档里包括插值法、拟合法、基于灰度矩法、基于zernike矩法
2022/9/5 7:20:48 673KB subpixel
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植物分类是植物科学研究领域和农林业生产运营中重要的基础性工作,植物分类学是一项具有长远意义的基础性研究,其主要的分类依据是植物的外观特征,包括叶、花、枝干、树皮、果实等。
因此,花卉分类是植物分类学的重要部分,利用计算机进行花卉自动种类识别具有重要意义。
本文从常见的观赏花卉入手,探索了基于花朵数字图像对花卉进行种类识别的方法。
在己有研究的基础上,针对花朵的生长特点定义了颜色、纹理、形状等方面的特征,并使用分级SVM分类器对花卉图像进行了识别。
论文提出了分区域特征提取以及极坐标系下的灰度共生矩阵适于描述放射状生长的花朵纹理特征,对提高系统的识别准确率具有重要意义,此外,所设计的分级SVM分类器有效降低了分类器对样本种类数量的敏感性,克服了SVM分类器对大样本量识别准确率低的问题。
本文构建了基于数字图像的花卉种类识别系统,并用五十种花卉对系统进行了测试,达到了95.72%的识别准确率。
实验结果表明,本文所实现的花卉种类识别系统具有较高的识别准确率和稳定性。
2022/9/4 7:01:48 6.39MB 花卉分类 模式识别 特征提取 matlab
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1、代码是基于一篇文章:一种改进的基于灰度投影的人眼定位算法.pdf2、由于工程太大,只上传了.h和.cpp文件,本人新建工程,搭配好opencv环境即可运行。
如不会可留言。
3、效果可参考我写的博客:http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/121048774、代码是本人写的,笨拙,仅供初学者参考。
2022/9/4 6:31:32 7KB 人眼定位 C++ opencv
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用于数字图像处理测试BMP/JPG图片,图片的宽、高为2的整数幂大小。
里边包含基础的Lena、照相师等。
也有用于直方图均衡化的fog照片。
有灰度图片也有彩色图片。
2022/9/4 0:28:02 6.54MB 数字图像处理 测试图片
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《基于MATLABGUI的数字图像处理》开放实验项目报告本文针对数字图像处理技术的特点及MATLAB言语的应用环境,利用MATLAB图像处理工具箱,根据需求进行程序的功能分析和界面设计,实现数字图像的灰度处理、亮度处理、截图、缩放、加噪、滤波、直方图统计、频谱分析等常用图像处理操作。
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡