《数字图像处理与机器视觉-VC++与Matlab实现》光盘

《数字图像处理与机器视觉-VC++与Matlab实现》 本书内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包含大量Visual C++和MATLAB实例，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、彩色图像处理、形态学处理、图像分割、图像 压缩以及图像特征提取等；同时对机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了3种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和AdaBoost，并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别(OCR)、人脸识别和性别分类等热点问题。 本书适合于计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生，以及工作在图像处理和识别领域一线的广大工程技术人员阅读参考。

function main（k）
% ORL 人脸数据集的主成分分析
%
% 输入：k --- 降至 k 维

% 定义图像高、宽的全局变量 imgRow 和 imgCol，它们在 ReadFaces 中被赋值
global imgRow;
global imgCol;

% 读入每个人的前5副图像
nPerson=40;
nFacesPerPerson = 5;
display（‘读入人脸数据...‘）;
[imgRowimgColFaceContainerfaceLabel]=ReadFaces（nFacesPerPersonnPerson）;
display（‘..............................‘）;


nFaces=size（FaceContainer1）;%样本（人脸）数目
display（‘PCA降维...‘）;
% LowDimFaces是200*20的矩阵 每一行代表一张主成分脸（共40人，每人5张），每个脸20个维特征
% W是分离变换矩阵 10304*20 的矩阵
[LowDimFaces W] = fastPCA（FaceContainer 20）; % 主成分分析PCA
visualize_pc（W）;%显示主成分脸
save（‘Mat/LowDimFaces.mat‘ ‘LowDimFaces‘）;
display（‘计算结束。‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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............此处省略1417个文件信息