朴素贝叶斯matlab源码 ImageProcessing ###项目意义与目的 看过很多有关模式识别,数据挖掘,机器学习的书,也研究过分类,聚类很多算法,朴素贝叶斯,knn,神经网络,支持向量机,但是都没有真正的实践过. 理论和实践是有差距的.所以需要动手实践. 以前的各种实践,受限于数据来源,不得不按照某种分布产生一些随机数,失去了锻炼数据挖掘中特征选择和生成的乐趣. 现实中我们拿不到电商网站的销售数据,跟踪不了用户的访问历史,就连抓微博数据都有诸多限制.唾手可得的似乎只有图片和文字了. 图片处理应该是比较成熟的一个领域,有着大量的资料可供参考.所以我想拿图片处理来练手. 本项目中我们主要选取人脸识别和图片搜索两个方向. 人脸识别,给出一张照片,给出可能是人脸的部分. 图片搜索,需要在人脸识别完成的基础上进行,给出一张照片,识别出人脸,找出照片库中其他含有该人脸的照片. 采用matlab来验证算法的可行性,视进展决定是否用其他语言来实现. ###项目计划 暂定计划如下 11.6-11.24:学习已有材料,知识储备 11.25-12.8:完成人脸识别部分功能 12.9-12.31:完

神经网络图像处理Matlab项目 使用Matlab和人工神经网络从面部线条检测人的年龄的图像处理应用程序

ImageProcessing 图像处理自编软件 by 笔尖 C++ OpenCV QT 实现细节见： 界面 工具栏、菜单栏   文件工具栏中是常见的新建(new)、打开(open)、保存(save)、撤销(undo)、重做(redo)，实现方法将会在后续教程中给出。   绘图工具栏可以设置画笔的线宽及颜色，其中设置画笔颜色用的是QT自带的QColorDialog。   当载入的图像过大时，图像窗口虽然会出现滚动条，但是不方便查看，所以设置了“铺满窗口”和“自适应窗口”两个按钮，会根据窗口大小自动调节图像的显示效果。   一键换肤是切换QSS，默认的白色样式是setStyleSheet(0)即不加QSS，而黑色皮肤是采用Github中JetBrains Dracula设计的，自己有稍作修改。   文件菜单是新建、打开、保存、另存为、关闭，有相应的快捷按键。   编辑菜单有撤销、重做、全

ImageProcessing-Python-博客 该资源为作者Eastmount在CSDN《 Python图像处理》专栏系列分享的全部知识，只要为PDF文件，只希望帮助更多人学习Python图像处理。不负遇见，不负韶华，加油〜 希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵〜 原博客参考地址： : 后续会尝试结合深度学习进行更深入的研究。

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黑色素检测 什么是黑色素瘤？ “黑色素瘤” ，也称为“恶性黑色素瘤” ，是一种由称为黑色素细胞的含色素细胞发展而来的癌症。 黑色素瘤通常发生在皮肤上，但很少发生在口腔，肠或眼睛中。 黑色素瘤的主要原因是皮肤色素含量低的人暴露于紫外线（UV）中。 紫外线可以来自太阳，也可以来自其他来源，例如晒黑设备。 大约25％的痣来自于痣。 在以下了解更多信息：-> 。 关于存储库- 此存储库包含用于黑色素瘤检测应用程序的源代码。 以下是“项目结构” ： . | Main.py | dataset.npz | testcase.npz | README.md |---featext |

matlab流量代码程序完整代码 classdef app1 < matlab.apps.AppBase % Properties that correspond to app components properties ( Access = public ) UIFigure matlab.ui.Figure UIAxes matlab.ui.control.UIAxes Button matlab.ui.control.Button UIAxes2 matlab.ui.control.UIAxes Button_3 matlab.ui.control.Button Button_4 matlab.ui.control.Button Panel matlab.ui.container.Panel Label matlab.ui.control.Label Spinner matlab.ui.control.Spinner Label_2 matlab.ui.control.Label Spinner_2 matlab.ui.control.Spinner CheckBox matla

matlab图片锐化代码一个简单的Matlab GUI，用于常规图像处理。 介绍 这是用于常规图像处理的简单Matlab GUI。 到目前为止，它可以做的事情包括锐化图像或改善图像的对比度以及其他常规图像处理。 使用概述 如您所见，它具有三个窗口。 如果单击“加载图片”按钮，则可以在左上方窗口中加载图片。 到目前为止，它支持格式“ .jpg”，“。png”和“ .bmp”。 然后您可以根据需要更改图像，右侧窗口将显示更改结果。 满意后，您可以单击“确定”按钮。 然后，下面的窗口将保存您当前的更改，您可以基于此继续您的工作。 例子 您可以检查图像中的一些示例。 笔记 我很久以前就完成了这个GUI，很高兴地找到了它，并决定将其推送到我的github中。 我还不记得一些细节。 因为我打包它来创建一个“ .exe”，所以更改代码并不容易，因此有些中文名和某些函数名很奇怪。 非常抱歉，如果您有任何问题，请随时提出一个问题。 另外，您可能会说我不是中国人，而是中国人和英语。请原谅我的一些拼写或语法错误。

图像处理 这是一个基于 OpenCV 的 MFC 应用程序。 它提供了一些图像处理的基本功能，如高斯滤波器、液化等。 实际上，它更像是一个简单的 OpenCV 实验平台，可以快速实现一些想法。 功能 ImageProcessing 项目提供了这样的功能： 晕影滤镜 高斯滤波器 中值滤波器 饱和度调整 白平衡 图像锐化 美肤 该应用程序将首先检测图像中的所有面部，并将面部区域视为美化皮肤的面具。 美肤包含两个功能：皮肤模糊和皮肤美白。 笔记： 使用双边过滤器实现皮肤模糊 皮肤美白只需使用饱和度和亮度即可实现 液化 修复（基于 PatchMatch） 修复功能基于 PatchMatch 算法实现。 注意： PatchMatch：结构图像编辑的随机对应算法http://gfx.cs.princeton.edu/gfx/pubs/Barnes_2009_PAR/in

全幻灯片图像分析 背景 全幻灯片图像（WSI）是数百万像素的高分辨率组织病理学图像。 如果直接应用于WSI，传统的分析程序将无法有效工作。 大多数成功的解决方案都采用基于补丁的范例。 概述 当前，此仓库包含用于补丁提取的代码（从WSI），并将不断更新。 ：）（准备就绪时，将添加基于深度学习的分类和细分代码）。 补丁提取 从WSI提取补丁时，有几个棘手的部分： 内存限制。 我们实验室的RAM大小为31 GB，几乎无法容纳level0 WSI。 因此，加载整个图像时要小心。 使用del和gc.collect（）释放内存也很有帮助。 为了处理level0 / 1/2 WSI，我们需要拆分原始图像。 坐标缩放级别/参考框架。 在read_region（）方法处理在水平0参考帧峰会。 因此，当我们使用read_region（）方法从WSI裁剪补丁时，需要进行必要的转换。 枕头图像对象和NumP