C语言开发--经典游戏--像素蜘蛛纸牌。仅供参考学习。使用DevC++ EGE开发。

代码实现BMP中RGB 三色的读取，基于MFC框架下的简易图像处理，可供参考，但很多完善的功能暂时还没写进去，只是为了做练习，别无其他目的

R软件代码转换为matlab

SLIC超像素分割MATLAB代码SLIC 超像素 该存储库提供了带有 Python 和 Matlab 接口的简单线性迭代聚类 (SLIC) 算法的代码。 在这两种情况下，都提供了一个演示文件，应该很容易使用。 这两个版本都可以为灰色、彩色以及具有任何其他数量通道的图像生成超像素。 如果您使用代码，请引用以下出版物： “SLIC 超像素与最先进的超像素方法相比” ，R. Achanta、A. Shaji、K. Smith、A. Lucchi、P. Fua、Sabine Süsstrunk，IEEE 模式分析和机器智能交易（卷： 34 , Issue: 11 , 2012年11月 ) @ARTICLE{slic_2012, author={R. {Achanta} and A. {Shaji} and K. {Smith} and A. {Lucchi} and P. {Fua} and S. {Süsstrunk}}, journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence}, title={SLI

给定任意形状边界的像素坐标，该程序可以按顺时针或逆时针顺序对其进行排序，而不管它是 4 还是 8 连接。

近年来谱聚类算法被广泛应用于图像分割领域，而相似性矩阵的构造是谱聚类算法的关键步骤。 针对传统谱聚类算法计算复杂度高难以应用到大规模图像分割处理的问题，提出了基于半监督的超像素谱聚类彩色图像分割算法。该算法利用超像素将彩色图像进行预分割，利用用户提供的少量标记信息构造预分割区域的基于半监督的模糊相似性测度，利用该相似性测度构造预分隔区域的相似性矩阵并通过规范切图谱划分准则对预分割区域进行划分得到最终的图像分割结果。由于少量标记信息和模糊理论的引入，提高了传统谱聚类的分割性能，对比实验也表明该算法在分割效果和计算复杂度上都有较大的改善。

本人qq号：226607573，欢迎互相讨论的伙伴们 毕设期间对python图像信息增强的学习与总结 图像增强主要解决由于图像的灰度级范围较小造成的对比度较低的问题，目的就是将输出图像的灰度级放大到指定的程度，使得图像中的细节看起来增加清晰。 常用的图像增强方法有以下几种： 1.提高对比度 2.Gamma校正 3.直方图均衡化 均值滤波方法：对待处理的当前像素，选择一个模板，该模板为其邻近的若干个像素组成，用模板的均值来替代原像素的值的方法。 中值滤波方法：对待处理的当前像素，选择一个模板，该模板为其邻近的若干个像素组成，对模板的像素由小到大进行排序，再用模板的中值来替代原像素的值的方法。 使

该模块为具有 1k 像素和 2 抽头的 DALSA Spyder 3 相机（型号 S3-20-01k40）提供 Camera Link 像素流解码。 它旨在使用 HDL Coder 生成代码，并在 Artix 7 FPGA 上使用 Xilinx Vivado 进行了测试。 该块以一个行周期的延迟输出相机行。 这是因为像素没有按顺序到达并且必须被缓冲。 line_valid 输出上的高电平表示有效行数据。

安全帽分割是实现煤矿人员智能视频监控的关键技术之一，可促进人员定位、跟踪、安全帽佩戴检测等相关技术的研究，为此，提出一种基于超像素特征提取与支持向量机(Support Vector Machines,SVM)分类的矿井人员安全帽分割方法。首先，采用简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)模型将人员图像粒化为一定数量内部像素点颜色特征相似且空间位置相近的超像素。其次，提取超像素在RGB，YCbCr，Lab，HSV空间上的颜色特征及其灰度直方图纹理特征，通过分析安全帽二维轮廓线上的斜率变化特性建立安全帽轮廓特征模型。最后，在训练集人员图像中分别提取安全帽正样本超像素和背景负样本超像素的颜色、纹理特征训练SVM分类器，采用已训练的SVM将测试集中的人员图像超像素二分类为安全帽正样本和背景负样本。进一步通过安全帽轮廓特征模型判别SVM误分类的虚假正样本并对其进行类别修正，识别同时包含正样本像素点和负样本像素点的欠分割样本超像素，并通过求取正样本区域边界掩模与Prewitt算子所提取轮廓的差集对其进行二级像素分类，分离出其中的正样本像素区

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