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学习数字图像处理和机器视觉不可多得的资料,里面包含有随书配套的光盘,其中有全部的源码,源码里有Matlab仿真实现的代码和使用Visual C++实现的代码。

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代码片段和文件信息

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
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       3510  2008-06-25 11:30  数字图像处理与机器视觉Visual C  与Matlab实现\chapter10\bw_mouth.bmp

     文件      10318  2007-10-30 06:16  数字图像处理与机器视觉Visual C  与Matlab实现\chapter10\code\PCA_ORL\Data\ORL\s1\1.pgm

     文件      10318  2007-10-30 06:16  数字图像处理与机器视觉Visual C  与Matlab实现\chapter10\code\PCA_ORL\Data\ORL\s1\10.pgm

     文件      10318  2007-10-30 06:16  数字图像处理与机器视觉Visual C  与Matlab实现\chapter10\code\PCA_ORL\Data\ORL\s1\2.pgm

     文件      10318  2007-10-30 06:16  数字图像处理与机器视觉Visual C  与Matlab实现\chapter10\code\PCA_ORL\Data\ORL\s1\3.pgm

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     文件      10318  2007-10-30 06:16  数字图像处理与机器视觉Visual C  与Matlab实现\chapter10\code\PCA_ORL\Data\ORL\s11\8.pgm

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