为了检测汽车一些需铆接的零部件在生产中的合格情况，提出了一种基于图像检测技术的高精度铆接缝隙的测量方法。通过ＣＣＤ工业相机采集图像，利用图像处理算法对图像进行预处理，对图像缝隙特征进行提取和参数计算。将该方法用于实际塑料铆接的图像检测中，获得了较好的检测效果。实验结果表明，该方法能够有效提高检测精度，具有一定的实用价值。

指针式仪表倾斜校正opencv算法python代码及仪表图像（包含倾斜的和模板图像） opencv 里面的sift算法，如果想改成SURF算法直将“SIFT_create”修改成“SURF_create”即可 #SURF_create受专利保护，直接运行报错，SIFT_create可以直接跑 下面提供了两种使用SURF_create的方法 1. 卸载已有安装opencv-python： pip uninstall opencv-python 2. 安装opencv-contrib-python 3.2版本以下： pip install opencv-contrib-python==3.4.2 也可以不降低版本号，进行编译，详细流程见链接 https://blog.csdn.net/m0_50736744/article/details/129351648

# Resnet50卷积神经网络训练MNIST手写数字图像分类 Pytorch训练代码 1. 使用Pytorch定义ReNet50网络模型； 2. 使用Pytorch加载MNIST数据集，首次运行自动下载； 3. 实现训练MNIST手写数字图像分类，训练过程显示loss数值； 4. 训练完成后保存pth模型权重文件； 5. 在测试集上测试训练后模型的准确率。

内插双正交整数小波变换(IWT)支持高效的图像无损压缩并且具有较低计算复杂度，但是为了保证整数输出，变换中包含了浮点数缩放因子并额外增加了三个提升步骤，降低了整数小波变换对图像的有损压缩效率。提出了一种基于优化因子的静止图像编码算法。在小波变换过程中，新算法利用一组基于2的整数次幂的分数代替浮点数缩放因子，消除变换中的浮点数乘法操作，降低变换的计算复杂度。实验结果表明，采用优化因子的图像压缩算法不仅有效降低了编码中小波变换的计算复杂度，而且获得了与采用浮点数缩放因子的内插双正交整数小波变换相近的峰值信噪比。

在 MATLAB 开发环境中，我们经常会遇到需要将图形输出为高质量图像的需求，以便于报告、论文或分享。"figtopdf" 是一个非常实用的工具，它简化了将 MATLAB 图形转换为 PDF 格式的过程。这个工具的核心优势在于其简单易用的接口，允许用户以最少的参数设置轻松完成任务。 PDF（Portable Document Format）是一种广泛使用的文档格式，因为它能够保留图形的原始质量和分辨率，同时便于跨平台分享和打印。在 MATLAB 中，标准的图形保存方法可能无法提供最佳的 PDF 输出质量，而 figtopdf 正是为了解决这个问题而设计的。 figtopdf 的主要功能包括： 1. **单个图形保存**：你可以直接提供一个 PDF 文件名作为参数，figtopdf 将自动将当前图形窗口的内容保存为该文件。这使得快速保存图形变得非常方便，无需手动调整图形属性或使用复杂的命令。 2. **批量保存**：除了单个图形，figtopdf 还支持一次保存多个图形。这对于处理大量图形数据或者进行批处理操作的情况特别有用，极大地提高了工作效率。 3. **自定义参数**：虽然 figtopdf 以简洁著称，但它也允许用户传递额外的参数来控制输出，如图形大小、分辨率、颜色空间等。这为专业用户提供了更多的灵活性，可以根据具体需求定制输出效果。 4. **兼容性**：figtopdf 能够与 MATLAB 的各个版本良好兼容，无论你是使用较旧的版本还是最新的版本，都能顺利运行并获得一致的输出结果。 5. **代码集成**：由于 figtopdf 是一个脚本或者函数，因此可以很容易地整合到你的 MATLAB 代码流程中，实现图形生成和保存的自动化。 使用 figtopdf，开发者可以避免常见的问题，如图形在转换过程中丢失质量、文本模糊、颜色不准确等。通过这个工具，你可以确保每次转换后的 PDF 图像都保持清晰、精确且易于阅读。 在实际应用中，例如在科研工作中，figtopdf 可以帮助研究人员高效地整理和呈现实验结果，使得图表和图形在学术论文中呈现出专业和高标准的外观。对于教学和演示，figtopdf 也可以确保学生或观众可以无损地查看和打印图形，从而提高教学效果。 在 figtopdf.zip 压缩包中，包含了 figtopdf 的源代码和可能的使用示例。解压后，你可以查看源代码了解其实现细节，也可以直接运行示例来熟悉其用法。对于 MATLAB 用户来说，figtopdf 是一个值得添加到工具箱中的实用小工具，它将提升你处理图形输出的体验和效率。

在本文中，我们将深入探讨如何利用Microsoft Foundation Class (MFC) 库进行图像处理和分割。MFC 是 Microsoft 提供的一个 C++ 类库，它为开发者提供了构建 Windows 应用程序的强大工具，尤其是在图形用户界面 (GUI) 开发方面。 首先，让我们了解什么是图像处理。图像处理是计算机科学的一个分支，它涉及到对数字图像应用各种算法，以改善其质量、提取有用信息或简化后续分析。常见的图像处理操作包括图像增强、去噪、平滑、锐化、色彩转换等。 在MFC中进行图像处理，你需要使用GDI+（Graphics Device Interface Plus）库，这是Windows API的一部分，它提供了一组类和函数，用于创建、显示和操作图形。GDI+ 包含了用于处理图像的基本类，例如 `CBitmap`，`CImage` 和 `CGdiPlus`，这些类可以帮助你加载、显示和操作图像。 例如，要实现标题中提到的“灰度变化”，你可以通过获取图像的每个像素的RGB值，然后将它们转换为灰度值来实现。灰度值通常是红、绿、蓝三个分量的加权平均值。在MFC中，你可以使用 `CImage` 类的成员函数来访问像素，并进行相应的计算。 至于“翻转”图像，MFC 提供了水平翻转和垂直翻转的功能。你可以创建一个新的图像，然后遍历原始图像的每一个像素，将其位置在新图像中镜像地映射过去。这可以通过修改像素的X或Y坐标来实现。 接下来，我们讨论图像分割。图像分割是图像分析的关键步骤，其目的是将图像划分为多个区域或对象，每个区域具有不同的特性。在MFC中实现图像分割，可以使用阈值分割、边缘检测或区域生长等方法。 阈值分割是最简单的图像分割技术之一，它根据像素的灰度值将其分配到前景或背景。你可以设定一个灰度阈值，所有高于这个阈值的像素被视为前景，低于阈值的视为背景。 边缘检测则是通过检测像素强度的突变来定位图像中的边界。Canny边缘检测算法是一个常用的方法，它结合了高斯滤波、梯度计算和非极大值抑制来找出图像的边缘。 区域生长是一种基于像素相似性的分割方法，它从一个或多个种子点开始，逐步将相邻像素加入同一区域，直到满足预设的相似性条件为止。 在实际应用中，你可能需要结合多种图像处理和分割技术来达到预期效果。例如，可以先进行图像增强以提高图像质量，然后再进行分割操作。同时，你还需要处理可能出现的异常情况，如图像过大导致内存问题、图像格式不兼容等。 总的来说，利用MFC进行图像处理和分割，虽然不如专门的图像处理库如OpenCV那么强大，但在一些简单应用和学习实践中，MFC提供的功能已经足够。通过熟练掌握MFC的图像处理类和GDI+，开发者可以创建出功能丰富的图像处理应用程序。如果你正在开发的VC++项目中涉及这些需求，那么"VC++图像处理与图像分割系统"这个项目应该能为你提供有价值的参考和实践示例。

西电数据挖掘作业_SVM图像分类实验报告

在使用深度学习模型研究遥感影像地物分类问题时,某些地物的遥感影像可用于训练的样本很少。同时,多样化的遥感影像获取方式产生了大量不同空间分辨率的多模态遥感影像。融合这些多模态遥感影像,弥补样本量少导致分类精度低的缺陷,是小样本的遥感影像高精度分类领域中亟待解决的问题。针对上述问题,提出了考虑两种空间分辨率遥感影像相关关系的融合分类方法。首先,使用两个并行的深度学习网络分别提取两种空间分辨率影像的高层特征;其次,将提取到的高层特征通过融合方法进行融合;最后,得到融合后的高层特征作为输入,训练整个融合分类模型。实验表明,不同融合策略的分类精度不同,本文提出的基于高层特征级别的融合策略可以有效提高分类精度。

"多模态特征融合的遥感图像语义分割网络" 本文介绍了一种多模态特征融合的遥感图像语义分割网络，称为MMFNet。该网络能够融合 IRRG(Infrared、Red、Green)图像和 DSM(Digital Surface Model)图像，提取融合后的特征，并使用残差解码块(Residual Decoding Block, RDB)和复合空洞空间金字塔(Complex Atrous Spatial Pyramid Pooling, CASPP)模块提取跳跃连接的多尺度特征。 MMFNet 网络的架构主要包含以下几个部分： 1. 编码器：使用双输入流的方式同时提取 IRRG 图像的光谱特征和 DSM 图像的高度特征。 2. 解码器：使用残差解码块(Residual Decoding Block, RDB)提取融合后的特征，并使用密集连接的方式加强特征的传播和复用。 3. 复合空洞空间金字塔(Complex Atrous Spatial Pyramid Pooling, CASPP)模块：提取跳跃连接的多尺度特征。 实验结果表明，MMFNet 网络在国际摄影测量与遥感学会(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, ISPRS)提供的 Vaihingen 和 Potsdam 数据集上取得了 90.44%和 90.70%的全局精确度，相比较与 DeepLabV3+、OCRNet 等通用分割网络和 CEVO、UFMG_4 等同数据集专用分割网络具有更高的分割精确度。 本文的贡献在于： 1. 提出了多模态特征融合的遥感图像语义分割网络，能够融合 IRRG 图像和 DSM 图像，提高了遥感图像语义分割的精确度。 2. 引入了残差解码块(Residual Decoding Block, RDB)和复合空洞空间金字塔(Complex Atrous Spatial Pyramid Pooling, CASPP)模块，提高了网络的表达能力和泛化能力。 本文提出了一个多模态特征融合的遥感图像语义分割网络，能够提高遥感图像语义分割的精确度和泛化能力，有助于国土资源规划、智慧城市等领域的应用。

数字图像处理MATLAB版+数字图像处理MATLAB版图片及代码 MATLAB是一种功能强大的编程语言和开发环境,广泛应用于数字图像处理领域。 全书共分11章，第1章讲解了MATLAB基础知识，让读者对MATLAB有一个概要的认识。第2～10章分别讲解了图像处理基础、图像运算、图像编码、图像变换、图像增强、图像复原、图像的分割、图像数学形态学处理和小波图像处理等内容，向读者展示了MATLAB对数字图像进行处理的方法及技巧。第11章总结性地介绍数字图像在各个领域中的应用，让读者进一步领略到MATLAB的强大功能和广泛的应用范围。