程序使用EM算法计算GMM模型的参数，由此获得的优化参数用于计算每个像素相对于类数的概率（例如取k）。并且比每个像素相对于类的最大概率计算所有类，并在此基础上标记像素。

超预期分割matlab代码超级像素生成 该程序为P. Felzenszwalb的基于图的图像分割代码提供了MATLAB包装器。 有关原始C ++实现的信息，请参考。 有关算法的详细信息，请参阅论文“ Graph Based Image Segmentation 。 如果您发现任何错误，请通过soundsilencebisai-at-gmail-dot-com与我联系。 用法 要使用该程序，请首先运行mex -I.\ segment.cpp进行构建。 有关其他说明，请参阅demo.m以获得详细信息。

在用户指定的像素的一小部分内配准两个图像（二维刚性平移）。 此代码不是计算补零 FFT（快速傅立叶变换），而是通过矩阵乘法 DFT（离散 FT）使用选择性上采样，以在不牺牲精度的情况下显着减少计算时间和内存。 通过此过程，所有图像点都用于计算其峰值周围非常小的邻域中的上采样互相关。 该算法在[1]中称为单步DFT算法。 [1] Manuel Guizar-Sicairos、Samuel T. Thurman 和 James R. Fienup，“有效的亚像素图像配准算法”，选项。 莱特。 33, 156-158 (2008)。 有关更多详细信息和示例实现，请参阅随附的 HTML。

经典的Passage_v3像素小游戏,可用于像素游戏开发的范本，近年来像素游戏的可玩性越来越高。

对于所有分类器都需要来自分类对象的特征。这里的高度和宽度特征的程序取自手部图像。该程序适用于图像中的任何单个对象。 %% ％输入%gray_img : 输入手部图像或任何测量图像，如 0 到 255 的 2d ％强度％输出%height : 高度的像素数%width : 宽度的像素数%out_img : 带有高度和宽度线的分割图像%% ％hand_height_width函数实现图像的手高和宽度% 使用中概述的方法： % 计算灰度图像的手部高度和宽度值。 在信息科学学报 275 (2014) 45-56 中。 % 多范围图像上的手形识别。 % [ height width out_img ] = hand_height_width ( gray_img ) 函数就是求图片的手部高宽值。 % 输入给灰度图像。 %%

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通过SVM和超像素分割进行光谱空间高光谱图像分类

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