基于MATLAB图像处理的菌菇分类系统源码+使用文档 软件架构 四个文件夹A、B、A&B、C分别是A、B类蘑菇图像，未分类的A、B类蘑菇和有异物的C类蘑菇（异物之下仍然是A或B类蘑菇） excel文件是我统计的A、B类蘑菇参数 程序文件 m2.m:单张照片分类 m3.m:A&B类批量处理设计分类器 mogu.m:GUI可视化界面程序（回调函数设计） mogu.fig:GUI可视化界面设计 flow_svmModel2.mat:SVM分类器模型（可直接调用进行分类） 使用说明 GUI界面 设计可视的GUI界面分为显示、操作、图像处理三个部分。 GUI界面 显示部分 有左右两边两个显示框，可以分别进行显示 操作部分 操作部分由打开文件、撤销、还原、保存、关闭和关闭图像组成。 （1）打开文件 打开文件的后会在左边坐标侧显示原图，在右侧显示剪裁后的图像。默认可打开所有形式图像文件 （2）保存文件 保存文件是指保存右边处理后的文件，左侧坐标一直显示原始图像。保存图片格式默认为 .png。 （3）撤销 由于在每经过一次图像处理显示，都会保存在全局变量B{K}里，图像标题保存在N{K

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matlab实现基于特征匹配的英文印刷字符识别.

hough变换检测,可以显示硬币个数以及直径

图像处理（图像融合，图像加密等）的性能评价指标集包括：平均梯度，边缘强度，信息熵，灰度均值，标准差(均方差MSE)，均方根误差，峰值信噪比（psnr），空间频率(sf)，图像清晰度，互信息(mi)，结构相似性(ssim)，交叉熵(cross entropy)，相对标准差。(Image processing，average gradient, edge strength, information entropy, gray mean, standard deviation (variance (MSE), are root mean square error, peak signal to noise ratio (PSNR), spatial frequency (SF), the sharpness of the image, the mutual information (MI), similar to the structure of (SSIM) and cross entropy (cross entropy)等等。

实现k均值聚类，只需简单修改一两个参数就可以实现聚类效果

本资源是MATLAB图像处理实例详解一书的书本部分的PDF（对于每一章的讲解部分）以及书本内部的所具有的源码部分的详解。

利用matlab代码求得图像信息熵（一维熵和二维熵）

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