panrenlong的博客

自己使用VC6.0++写的一个AVI视频截图软件，对于做视频分析和运动目标检测、跟踪的初学者做实验是非常有用的。把视频截成图片之后，就可以使用Matlab来做视频分析了。如有人需要代码的可以使用邮箱与我联系。

每一个都是我花时间整理出来的100多道上机操作习题。对初学者、考计算机二级或上这门课的老师都非常有用。

全是windows和word的上机操作题，是我花时间整理出来的，每一个都有100多个题目，对初学者和上这门课的老师都非常有用。

非常好的一个计算机基础学习课件，包括：windows，word，excel和ppt等。

计算机信息基础与应用基础的PPT课件，任何大学生都要学的基础课程。是非常有用的。

统计学习理论和支持向量机被视为机器学习问题的一个基本框架，传统的方法都可以看作是SVM方法的一种实现 有坚实的理论基础和严格的理论分析

用MATLAB编写的三种线性感知器程序，相信该资料对你一定有用，比较完整。

讲述了在图像旋转中所使用的几种插值算法。有程序源代码，和检测图像等。

用VC++别写的图像二值化后，再细化的原代码。

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该资料使用时间差分、背景差、自适应背景更新等方法进行运动目标跟踪。

主要是对贵州省少数民族地区的数据分析.中国少数民族人口及主要分布地区；医学数据仓库与数据挖掘。

灰度最相近的K个邻点平均法: % 该算法的出发点是：在n×n的窗口内，属于同一集合体的像素，它们的灰度值将高度相关。 % 因此，可用窗口内与中心像素的灰度最接近的K个邻像素的平均灰度来代替窗口中心像素的灰度值。这就是灰度最相近的K个邻点平均法。 % 较小的K值使噪声方差下降较小，但保持细节效果较好；而较大的K值平滑噪声较好，但会使图像边缘模糊。 % 实验证明，对于3×3的窗口，取K=6为宜.

重点掌握数字图像处理的基本概念、系统组成、特点及应用。重点掌握数字图像处理的基本概念、系统组成、特点及应用。

要求学生了解数字图像处理的主要内容及相关知识，熟悉数字图像处理与其他学科的关系；

直方图变换 %一，图像的预处理，读入彩色图像将其灰度化 PS=imread('1.jpg'); %读入JPG彩色图像文件 imshow(PS) %显示出来 title('输入的彩色JPG图像') imwrite(rgb2gray(PS),'PicSampleGray.bmp'); %将彩色图片灰度化并保存 PS=rgb2gray(PS); %灰度化后的数据存入数组

细化算法的分类： 依据是否使用迭代运算可以分为两类：第一类是非迭代算法，一次即产生骨架，如基于距离变换的方法。游程长度编码细化等。第二类是迭代算法，即重复删除图像边缘满足一定条件的像素，最终得到单像素宽带骨架。迭代方法依据其检查像素的方法又可以再分成串行算法和并行算法，在串行算法中，是否删除像素在每次迭代的执行中是固定顺序的，它不仅取决于前次迭代的结果，也取决于本次迭代中已处理过像素点分布情况，而在并行算法中，像素点删除与否与像素值图像中的顺序无关，仅取决于前次迭代的结果。在经典细化算法发展的同时，起源于图像集合运算的形态学细化算法也得到了快速的发展。 Hilditch、Pavlidis、Rosenfeld细化算法：这类算法则是在程序中直接运算，根据运算结果来判定是否可以删除点的算法，差别在于不同算法的判定条件不同。 其中Hilditch算法使用于二值图像，比较普通，是一般的算法； Pavlidis算法通过并行和串行混合处理来实现，用位运算进行特定模式的匹配，所得的骨架是8连接的，使用于0－1二值图像 ；Rosenfeld算法是一种并行细化算法，所得的骨架形态是8－连接的，使用于0－1二值图像 。 后两种算法的效果要更好一些，但是处理某些图像时效果一般，第一种算法使用性强些。 索引表细化算法：经过预处理后得到待细化的图像是0、1二值图像。像素值为1的是需要细化的部分，像素值为0的是背景区域。基于索引表的算法就是依据一定的判断依据，所做出的一张表，然后根据魔鬼要细化的点的八个邻域的情况查询，若表中元素是1，若表中元素是1，则删除该点（改为背景），若是0则保留。因为一个像素的8个邻域共有256中可能情况，因此，索引表的大小一般为256。 图象细化算法代码： 下面是我在网上搜索到的一些细化算法的源码，只是为了自己学习方便，可能有错误。 【来 源】：http://blog.csdn.net/byxdaz/archive/2006/02/27/610835.aspx #include "StdAfx.h" #include <stdlib.h> #include <malloc.h> void beforethin(unsigned char *ip, unsigned char *jp, unsigned long lx, unsigned long ly) { unsigned long i,j; for(i=0; i<ly; i++) { for(j=0; j<lx; j++) { //这里要视前景是白点还是黑点而定，可以改动 //如果前景是白点，就是这样；反之反过来 if(ip[i*lx+j]>0) jp[i*lx+j]=1; else jp[i*lx+j]=0; } } } ///////////////////////////////////////////////////////////////////////// //Hilditch细化算法 //功能：对图象进行细化 //参数：image：代表图象的一维数组 // lx：图象宽度 // ly：图象高度 // 无返回值 void ThinnerHilditch(void *image, unsigned long lx, unsigned long ly) { char *f, *g; char n[10]; unsigned int counter; short k, shori, xx, nrn; unsigned long i, j; long kk, kk11, kk12, kk13, kk21, kk22, kk23, kk31, kk32, kk33, size; size = (long)lx * (long)ly; g = (char *)malloc(size); if(g == NULL) { printf("error in allocating memory!\n"); return; } f = (char *)image; for(i=0; i<lx; i++) { for(j=0; j<ly; j++) { kk="i"*ly+j; if(f[kk]!=0) { f[kk]=1; g[kk]=f[kk]; } } } counter = 1; do { printf("%4d*",counter); counter++; shori = 0; for(i=0; i<lx; i++) { for(j=0; j<ly; j++) { kk = i*ly+j; if(f[kk]<0) f[kk] = 0; g[kk]= f[kk]; } } for(i=1; i<lx-1; i++) { for(j=1; j<ly-1; j++) { kk="i"*ly+j; if(f[kk]!=1) continue; kk11 = (i-1)*ly+j-1; kk12 = kk11 + 1; kk13 = kk12 + 1; kk21 = i*ly+j-1; kk22 = kk21 + 1; kk23 = kk22 + 1; kk31 = (i+1)*ly+j-1; kk32 = kk31 + 1; kk33 = kk32 + 1; if((g[kk12]&&g[kk21]&&g[kk23]&&g[kk32])!=0) continue; nrn = g[kk11] + g[kk12] + g[kk13] + g[kk21] + g[kk23] + g[kk31] + g[kk32] + g[kk33]; if(nrn <= 1) { f[kk22] = 2; continue; } n[4] = f[kk11]; n[3] = f[kk12]; n[2] = f[kk13]; n[5] = f[kk21]; n[1] = f[kk23]; n[6] = f[kk31]; n[7] = f[kk32]; n[8] = f[kk33]; n[9] = n[1]; xx = 0; for(k=1; k<8; k="k"+2) { if((!n[k])&&(n[k+1]||n[k+2])) xx++; } if(xx!=1) { f[kk22] = 2; continue; } if(f[kk12] == -1) { f[kk12] = 0; n[3] = 0; xx = 0; for(k=1; k<8; k="k"+2) { if((!n[k])&&(n[k+1]||n[k+2])) xx++; } if(xx != 1) { f[kk12] = -1; continue; } f[kk12] = -1; n[3] = -1; } if(f[kk21]!=-1) { f[kk22] = -1; shori = 1; continue; } f[kk21] = 0; n[5] = 0; xx = 0; for(k=1; k<8; k="k"+2) { if((!n[k])&&(n[k+1]||n[k+2])) { xx++; } } if(xx == 1) { f[kk21] = -1; f[kk22] = -1; shori =1; } else f[kk21] = -1; } } }while(shori); free(g); } ///////////////////////////////////////////////////////////////////////// //Pavlidis细化算法 //功能：对图象进行细化 //参数：image：代表图象的一维数组 // lx：图象宽度 // ly：图象高度 // 无返回值 void ThinnerPavlidis(void *image, unsigned long lx, unsigned long ly) { char erase, n[8]; char *f; unsigned char bdr1,bdr2,bdr4,bdr5; short c,k,b; unsigned long i,j; long kk,kk1,kk2,kk3; f = (char*)image; for(i=1; i<lx-1; i++) { for(j=1; j<ly-1; j++) { kk = i*ly + j; if(f[kk]) f[kk] = 1; } } for(i=0, kk1=0, kk2=ly-1; i<lx; i++, kk1+=ly, kk2+=ly) { f[kk1]=0; f[kk2]=0; } for(j=0, kk=(lx-1)*ly; j<ly; j++,kk++) { f[j]=0; f[kk]=0; } c="5"; erase =1; while(erase) { c++; for(i=1; i<lx-1; i++) { for(j=1; j<ly-1; j++) { kk="i"*ly+j; if(f[kk]!=1) continue; kk1 = kk-ly -1; kk2 = kk1 + 1; kk3 = kk2 + 1; n[3] = f[kk1]; n[2] = f[kk2]; n[1] = f[kk3]; kk1 = kk - 1; kk3 = kk + 1; n[4] = f[kk1]; n[0] = f[kk3]; kk1 = kk + ly -1; kk2 = kk1 + 1; kk3 = kk2 + 1; n[5] = f[kk1]; n[6] = f[kk2]; n[7] = f[kk3]; bdr1 =0; for(k=0; k<8; k++) { if(n[k]>=1) bdr1|=0x80>>k; } if((bdr1&0252)== 0252) continue; f[kk] = 2; b="0"; for(k=0; k<=7; k++) { b+=bdr1&(0x80>>k); } if(b<=1) f[kk]=3; if((bdr1&0160)!=0&&(bdr1&07)!=0&&(bdr1&0210)==0) f[kk]=3; else if((bdr1&&0301)!=0&&(bdr1&034)!=0&&(bdr1&042)==0) f[kk]=3; else if((bdr1&0202)==0 && (bdr1&01)!=0) f[kk]=3; else if((bdr1&0240)==0 && (bdr1&0100)!=0) f[kk]=3; else if((bdr1&050)==0 && (bdr1&020)!=0) f[kk]=3; else if((bdr1&012)==0 && (bdr1&04)!=0) f[kk]=3; } } for(i=1; i<lx-1; i++) { for(j=1; j<ly-1; j++) { kk = i*ly + j; if(!f[kk]) continue; kk1 = kk - ly -1; kk2 = kk1 + 1; kk3 = kk2 + 1; n[3] = f[kk1]; n[2] = f[kk2]; n[1] = f[kk3]; kk1 = kk - 1; kk2 = kk + 1; n[4] = f[kk1]; n[0] = f[kk3]; kk1 = kk + ly -1; kk2 = kk1 + 1; kk3 = kk2 + 1; n[5] = f[kk1]; n[6] = f[kk2]; n[7] = f[kk3]; bdr1 = bdr2 =0; for(k=0; k<=7; k++) { if(n[k]>=1) bdr1|=0x80>>k; if(n[k]>=2) bdr2|=0x80>>k; } if(bdr1==bdr2) { f[kk] = 4; continue; } if(f[kk]!=2) continue; if((bdr2&0200)!=0 && (bdr1&010)==0 && ((bdr1&0100)!=0 &&(bdr1&001)!=0 || ((bdr1&0100)!=0 ||(bdr1 & 001)!=0) && (bdr1&060)!=0 &&(bdr1&06)!=0)) { f[kk] = 4; } else if((bdr2&040)!=0 && (bdr1&02)==0 && ((bdr1&020)!=0 && (bdr1&0100)!=0 || ((bdr1&020)!=0 || (bdr1&0100)!=0) && (bdr1&014)!=0 && (bdr1&0201)!=0)) { f[kk] = 4; } else if((bdr2&010)!=0 && (bdr1&0200)==0 && ((bdr1&04)!=0 && (bdr1&020)!=0 || ((bdr1&04)!=0 || (bdr1&020)!=0) && (bdr1&03)!=0 && (bdr1&0140)!=0)) { f[kk] = 4; } else if((bdr2&02)!=0 && (bdr1&040)==0 && ((bdr1&01)!=0 && (bdr1&04)!=0 || ((bdr1&01)!=0 || (bdr1&04)!=0) && (bdr1&0300)!=0 && (bdr1&030)!=0)) { f[kk] = 4; } } } for(i=1; i<lx-1; i++) { for(j=1; j<ly-1; j++) { kk = i*ly + j; if(f[kk]!=2) continue; kk1 = kk - ly -1; kk2 = kk1 + 1; kk3 = kk2 + 1; n[3] = f[kk1]; n[2] = f[kk2]; n[1] = f[kk3]; kk1 = kk - 1; kk2 = kk + 1; n[4] = f[kk1]; n[0] = f[kk3]; kk1 = kk + ly -1; kk2 = kk1 + 1; kk3 = kk2 + 1; n[5] = f[kk1]; n[6] = f[kk2]; n[7] = f[kk3]; bdr4 = bdr5 =0; for(k=0; k<=7; k++) { if(n[k]>=4) bdr4|=0x80>>k; if(n[k]>=5) bdr5|=0x80>>k; } if((bdr4&010) == 0) { f[kk] = 5; continue; } if((bdr4&040) == 0 && bdr5 ==0) { f[kk] = 5; continue; } if(f[kk]==3||f[kk]==4) f[kk] = c; } } erase = 0; for(i=1; i<lx-1; i++) { for(j=1; j<ly-1; j++) { kk = i*ly +j; if(f[kk]==2||f[kk] == 5) { erase = 1; f[kk] = 0; } } } } } ///////////////////////////////////////////////////////////////////////// //Rosenfeld细化算法 //功能：对图象进行细化 //参数：image：代表图象的一维数组 // lx：图象宽度 // ly：图象高度 // 无返回值 void ThinnerRosenfeld(void *image, unsigned long lx, unsigned long ly) { char *f, *g; char n[10]; char a[5] = {0, -1, 1, 0, 0}; char b[5] = {0, 0, 0, 1, -1}; char nrnd, cond, n48, n26, n24, n46, n68, n82, n123, n345, n567, n781; short k, shori; unsigned long i, j; long ii, jj, kk, kk1, kk2, kk3, size; size = (long)lx * (long)ly; g = (char *)malloc(size); if(g==NULL) { printf("error in alocating mmeory!\n"); return; } f = (char *)image; for(kk=0l; kk<size; kk++) { g[kk] = f[kk]; } do { shori = 0; for(k=1; k<=4; k++) { for(i=1; i<lx-1; i++) { ii = i + a[k]; for(j=1; j<ly-1; j++) { kk = i*ly + j; if(!f[kk]) continue; jj = j + b[k]; kk1 = ii*ly + jj; if(f[kk1]) continue; kk1 = kk - ly -1; kk2 = kk1 + 1; kk3 = kk2 + 1; n[3] = f[kk1]; n[2] = f[kk2]; n[1] = f[kk3]; kk1 = kk - 1; kk3 = kk + 1; n[4] = f[kk1]; n[8] = f[kk3]; kk1 = kk + ly - 1; kk2 = kk1 + 1; kk3 = kk2 + 1; n[5] = f[kk1]; n[6] = f[kk2]; n[7] = f[kk3]; nrnd = n[1] + n[2] + n[3] + n[4] +n[5] + n[6] + n[7] + n[8]; if(nrnd<=1) continue; cond = 0; n48 = n[4] + n[8]; n26 = n[2] + n[6]; n24 = n[2] + n[4]; n46 = n[4] + n[6]; n68 = n[6] + n[8]; n82 = n[8] + n[2]; n123 = n[1] + n[2] + n[3]; n345 = n[3] + n[4] + n[5]; n567 = n[5] + n[6] + n[7]; n781 = n[7] + n[8] + n[1]; if(n[2]==1 && n48==0 && n567>0) { if(!cond) continue; g[kk] = 0; shori = 1; continue; } if(n[6]==1 && n48==0 && n123>0) { if(!cond) continue; g[kk] = 0; shori = 1; continue; } if(n[8]==1 && n26==0 && n345>0) { if(!cond) continue; g[kk] = 0; shori = 1; continue; } if(n[4]==1 && n26==0 && n781>0) { if(!cond) continue; g[kk] = 0; shori = 1; continue; } if(n[5]==1 && n46==0) { if(!cond) continue; g[kk] = 0; shori = 1; continue; } if(n[7]==1 && n68==0) { if(!cond) continue; g[kk] = 0; shori = 1; continue; } if(n[1]==1 && n82==0) { if(!cond) continue; g[kk] = 0; shori = 1; continue; } if(n[3]==1 && n24==0) { if(!cond) continue; g[kk] = 0; shori = 1; continue; } cond = 1; if(!cond) continue; g[kk] = 0; shori = 1; } } for(i=0; i<lx; i++) { for(j=0; j<ly; j++) { kk = i*ly + j; f[kk] = g[kk]; } } } }while(shori); free(g); } ///////////////////////////////////////////////////////////////////////// //基于索引表的细化细化算法 //功能：对图象进行细化 //参数：lpDIBBits：代表图象的一维数组 // lWidth：图象高度 // lHeight：图象宽度 // 无返回值 BOOL WINAPI ThiningDIBSkeleton (LPSTR lpDIBBits, LONG lWidth, LONG lHeight) { //循环变量 long i; long j; long lLength; unsigned char deletemark[256] = { 0,0,0,0,0,0,0,1, 0,0,1,1,0,0,1,1, 0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,1,1,1,0,1,1, 0,0,0,0,0,0,0,0, 1,0,0,0,1,0,1,1, 0,0,0,0,0,0,0,0, 1,0,1,1,1,0,1,1, 0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,0,0,0, 1,0,0,0,1,0,1,1, 1,0,0,0,0,0,0,0, 1,0,1,1,1,0,1,1, 0,0,1,1,0,0,1,1, 0,0,0,1,0,0,1,1, 0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,1,0,0,1,1, 1,1,0,1,0,0,0,1, 0,0,0,0,0,0,0,0, 1,1,0,1,0,0,0,1, 1,1,0,0,1,0,0,0, 0,1,1,1,0,0,1,1, 0,0,0,1,0,0,1,1, 0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0,0,0,1,1,1, 1,1,1,1,0,0,1,1, 1,1,0,0,1,1,0,0, 1,1,1,1,0,0,1,1, 1,1,0,0,1,1,0,0 };//索引表 unsigned char p0, p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7; unsigned char *pmid, *pmidtemp; unsigned char sum; int changed; bool bStart = true; lLength = lWidth * lHeight; unsigned char *pTemp = (unsigned char *)malloc(sizeof(unsigned char) * lWidth * lHeight); // P0 P1 P2 // P7 P3 // P6 P5 P4 while(bStart) { bStart = false; changed = 0; //首先求边缘点(并行) pmid = (unsigned char *)lpDIBBits + lWidth + 1; memset(pTemp, (BYTE) 0, lLength); pmidtemp = (unsigned char *)pTemp + lWidth + 1; for(i = 1; i < lHeight -1; i++) { for(j = 1; j < lWidth - 1; j++) { if( *pmid == 0) { pmid++; pmidtemp++; continue; } p3 = *(pmid + 1); p2 = *(pmid + 1 - lWidth); p1 = *(pmid - lWidth); p0 = *(pmid - lWidth -1); p7 = *(pmid - 1); p6 = *(pmid + lWidth - 1); p5 = *(pmid + lWidth); p4 = *(pmid + lWidth + 1); sum = p0 & p1 & p2 & p3 & p4 & p5 & p6 & p7; if(sum == 0) { *pmidtemp = 1; } pmid++; pmidtemp++; } pmid++; pmid++; pmidtemp++; pmidtemp++; } //现在开始串行删除 pmid = (unsigned char *)lpDIBBits + lWidth + 1; pmidtemp = (unsigned char *)pTemp + lWidth + 1; for(i = 1; i < lHeight -1; i++) { for(j = 1; j < lWidth - 1; j++) { if( *pmidtemp == 0) { pmid++; pmidtemp++; continue; } p3 = *(pmid + 1); p2 = *(pmid + 1 - lWidth); p1 = *(pmid - lWidth); p0 = *(pmid - lWidth -1); p7 = *(pmid - 1); p6 = *(pmid + lWidth - 1); p5 = *(pmid + lWidth); p4 = *(pmid + lWidth + 1); p1 *= 2; p2 *= 4; p3 *= 8; p4 *= 16; p5 *= 32; p6 *= 64; p7 *= 128; sum = p0 | p1 | p2 | p3 | p4 | p5 | p6 | p7; if(deletemark[sum] == 1) { *pmid = 0; bStart = true; } pmid++; pmidtemp++; } pmid++; pmid++; pmidtemp++; pmidtemp++; } } return true; }