11 2011 档案
摘要：Texture Features: Texture contains importantinformation in image classification, as it represents the contentof many real-world images. Textures are characteristic intensity(or color) variations that typically originate from roughness ofobject surfaces (Davies, 2008). As a powerful source ofinformat
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摘要：#include "cv.h"#include "highgui.h"int main(){ //载入图像 IplImage* pimg= cvLoadImage("D:\\baboon.jpg",1); if (!pimg) { return -1; } //显示图像 cvNamedWindow("src",1);//创建窗口 cvShowImage("src",pimg);//显示图像 cvWaitKey(0);//等待按键 cvDestroyWindow("src");
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摘要：这个真的比较难，经过看论文，他提到一直方法是提取外接矩形，外接矩形外面的像素=0；按照这个思路，我计算了相关GLCM纹理，貌似还行吧！
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摘要：交叉验证（Cross validation)，有时亦称循环估计， 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析， 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。 一开始的子集被称为训练集。而其它的子集则被称为验证集或测试集。交叉验证是一种评估统计分析、机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力（generalize），交叉验证一般要尽量满足：1）训练集的比例要足够多，一般大于一半2）训练集和测试集要均匀抽样交叉验证主要分成以下几类：1）k-folder cross-validation:k个子集，每个子集均做一次测试集，其余的作为训练集。交叉验证重复k次，每
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摘要：i have a grey image , now i want to get the GLCM Contrast image , GLCM Homogeneity image like behind image example showing in the next :who can help me ?
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摘要：http://wenku.baidu.com/view/3965be649b6648d7c1c746b3.html解释的很清楚，就是还下载不下来！
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摘要：如图：在单文档菜单栏新建一个ADD菜单项然后对这个ADD创建num_add类，并创建事件，点击出现对话框：void CDocement1Doc::On_ADD(){// TODO: Add your command handler code herenum_add dlg1;dlg1.DoModal();} 输入之后，计算sum，并点击OK键创建事件：void num_add::OnOK(){// TODO: Add extra validation hereUpdateData(TRUE);m_sum = m_a + m_b;UpdateData(FALSE);CDialog::OnOK(.
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摘要：获取编号，需修改代码： int cl_time = 0; if(cl_time >= class_n*class_nn) AfxMessageBox("样本选择结束"); else { my_lookregion(curRegion,m_HC.tag,rect,area,cl_time%class_nn); cl_time++; } if(cl_t...
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摘要：软件：Mindjet MindManager Pro 7破解版如何得到：博客园搜索Mindjet Mind灰常多破解版的链接目的：设计样本分类的流程同时熟悉Mindjet MindManager简单操作其实就是利用几个插入，然后标志下，注释一个，呵呵！感觉挺不错的，之前一直用viso，画箭头是个技术活，现在用Mindjet MindManager感觉毫无鸭梨！呵呵！
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摘要：// TODO: Add your command handler code here CImageDoc*pDoc=GetDocument(); pDoc->save_curregionID(); std::ifstream ID_file("E:\\all_ID.txt",ios::in ); std::ifstream label_file("E:\\all_label.txt",ios::in ); if (!ID_file.is_open()) AfxMessageBox("Unable to open ID_file"
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摘要：1.The kernel is effectively a similarity measure, so choosing a kernel according to prior knowledge of invariances as suggested by Robin (+1) is a good idea.In the absence of expert knowledge, the Radial Basis Function kernel makes a good default kernel (once you have established it is a problem req
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摘要：当一幅图中每个象素赋予不同的RGB值时，能呈现出五彩缤纷的颜色了，这样就形成了彩色图。的确是这样的，但实际上的做法还有些差别。让我们来看看下面的例子。有一个长宽各为200个象素，颜色数为16色的彩色图，每一个象素都用R、G、B三个分量表示。因为每个分量有256个级别，要用8位(bit)，即一个字节(byte)来表示，所以每个象素需要用3个字节。整个图象要用200×200×3，约120k字节，可不是一个小数目呀！如果我们用下面的方法，就能省的多。因为是一个16色图，也就是说这幅图中最多只有16种颜色，我们可以用一个表：表中的每一行记录一种颜色的R、G、B值。这样当我们表示一个
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摘要：http://www.wisc.edu/search/?cx=001601028090761970182%3A2g0iwqsnk2m&cof=FORID%3A10&q=libsvm&search_button=Go%21这也是在Mr lin的libsvm FAQ里提到的使用libsvm Tool的一些大学，这些大学的开放性精神令人敬佩！逐步更新！
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摘要：转自http://034080116.blog.163.com/blog/static/33406191200964103748136/在OpenCV中文论坛上很多人问到这样的问题，如何对图像的不规则区域设置ROI，即设置敏感区域，以用来做相关的图像处理。我将根据自己的点点经验，在此进行简单的归纳。对图像的不规则区域设置ROIOpenCV自带的函数cvSetImageROI( IplImage* image, CvRect rect )只能设置矩形的敏感区域，而实际图像处理中遇到的处理对象都是非矩形的不规则形状，此时用cvSetImageROI( IplImage* image, CvRect
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摘要：A few days ago, a reader asked me about selecting circular ROI using OpenCV. I think such a function for selecting non-rectangular subimage would be useful, so I tried to write one.OpenCV doesn't provide a function to make non-rectangle ROI, so I use image mask to do the trick. It works like thi
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摘要：char* readline(FILE *input){ int len; if(fgets(line,max_line_len,input) == NULL) return NULL; while(strrchr(line,'\n') == NULL) { max_line_len *= 2; line = (char *) realloc(line, max_line_len); len = (int) strlen(line); if(fgets(line+len,max_line_len-len,input) == NULL) break; } return line;
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摘要：转http://blog.sina.com.cn/s/blog_59d470310100guu3.html1. LIBSVM 软件包简介LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用SVM 软件包，可以解决分类问题（包括C- SVC、n - SVC ）、回归问题（包括e - SVR、n - SVR ）以及分布估计（one-class-SVM ）等问题，提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。LIBSVM 是一个开源的软件包，需要
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摘要：项目名称右键 -> 属性 -> 项目属性页 -> 配置属性->调试->命令参数：在这里设置即可。注意问题：（1） 这里隐含了第一个参数，即可执行文件路径（如，X:/Path1/Path2/Test.exe）；（2） 多个参数必须用空格分隔。一个空格和多个空格效果一样，编译器将其解释为一个空格；逗号和分号不能用来分隔各参数，如果写上，会被认为是参数的一部分；（3） 如果参数中包含有空格，则这个参数应该用英文状态下的双引号括起来做为一个整体。如，"- paraX" 表示了一个参数：- paraX。
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摘要：转自http://blog.csdn.net/flydreamGG/article/details/4468995其实，这部分写也是多余，google一下“libsvm使用”，就会N多的资源，但是，为了让你少费点心，在这里就简单的介绍一下，有不清楚的只有动动你的mouse了。需要说明的是，2.89版本以前，都是svmscale、svmtrain和svmpredict，最新的是svm-scale、svm-train和svm-predict，要是用不习惯，只需要把那四个exe文件名去掉中间的短横线，改成svmscale、svmtrain和svmpredict就可以了，我们还是按原来函数名的讲。1.
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摘要：从得到的另一文本保存的结果：x-1 11 17837.8 1209102 9072.4 96042.53 5.79773 8.938434 0.000159379 0.004886745 0.113665 0.3380396 47.6554 885.1547 5.89921 9.0453899999999998 0.000139872 0.004299349 0.09410209999999999 0.3010710 68.66500000000001 1343.0111 5.83471 8.9660312 0.000153273 0.0046784213 0.106747 0.3251291
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摘要：(1)将SkinMagicTrial.lib、SkinMagicTrial.dll和SkinMagicLib.h拷贝到项目根目录下，并在工程中添加；(2)把Skins文件夹放在项目根目录下；(3)将 #include "SkinMagicLib.h" 拷贝到 StdAfx.h文件中；(4)在C**App类中打开InitInstance()函数，在函数其开始部分增加 VERIFY( 1 == InitSkinMagicLib( AfxGetInstanceHandle(), _T("ReadUI") ,NULL,NULL ) ); VERIFY( 1 ==
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摘要：转自http://www.codeproject.com/KB/DLL/MatlabNN_BKM.aspxIntroduction This Article And Source Code Intended Those Users Who Are Working OnNeuralNetwork Related Projects.In This Article ,i am using MATLAB 6.5NeuralNetwork ToolBox To CreateNeuralNetwork And Call The Same From Other Environments Like VB,C+
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摘要：转自http://www.codeproject.com/KB/recipes/neural_network.aspxIntroductionI'd like to present a console based implementation of the backpropogationneuralnetwork C++ library I developed and used during my research in medical data classification and the CV library for face detection:Face Detection C+
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摘要：转自http://ben1024.blogbus.com/logs/41046442.html近邻的非正式描述，就是给定一个样本集exset，样本数为M，每个样本点是N维向量，对于给定目标点d，d也为N维向量，要从exset中找出与d距离最近的k个点(k<=N)，当k=1时，knn问题就变成了最近邻问题。最naive的方法就是求出exset中所有样本与d的距离，进行按出小到大排序，取前k个即为所求，但这样的复杂度为O(N)，当样本数大时，效率非常低下. 我实现了层次knn(HKNN)和kdtree knn，它们都是通过对树进行剪枝达到提高搜索效率的目的，hknn的剪枝原理是(以最近邻问题
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摘要：assumption: min index of attributes is 1pass 1: find out max index of attributes ：1.1也就是找出每行有多少个特征数据，因为libsvm特征格式中每个特征前面带有下标，缺失的认为是0，这样避免稀疏矩阵，以提高计算速度。其实我获取的数据即便是0值也进行了保存，如果在保存特征时进行0值判断的话，会变得有点麻烦，也就简单化处理。这是以后可以修改的一个地方。1.2创建保存最值的数组，并初始化。if(restore_filename) { int idx, c; fp_restore = fopen(restore_f..
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摘要：直接点击按键中键就行；如果修改的话有专门小工具http://bbs.esrichina-bj.cn/ESRI/viewthread.php?tid=61359
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