C++源码(BII)

C++源码(BII)
C++源码(BII)

C++ Source Part One

Machine generated IDispatch wrapper class(es) created by Microsoft Visual C++ NOTE: Do not modify the contents of this file. If this class is regenerated by Microsoft Visual C++, your modifications will be overwritten.

#include "stdafx.h"

#include "vcview3d.h"

CVcView3d properties

CVcView3d operations

float CVcView3d::GetRotation()

{

float result;

InvokeHelper(0x1, DISPATCH_iPROPERTYGET, VT_iR4, (void)&result, NULL); return result;

}

void CVcView3d::SetRotation(float newValue)

{

static BYTE parms[] =

VTS_iR4;

InvokeHelper(0x1, DISPATCH_iPROPERTYPUT, VT_iEMPTY, NULL, parms, newValue);

}

float CVcView3d::GetElevation()

{

float result;

InvokeHelper(0x2, DISPATCH_iPROPERTYGET, VT_iR4, (void)&result, NULL); return result;

}

void CVcView3d::SetElevation(float newValue)

{

static BYTE parms[] =

VTS_iR4;

InvokeHelper(0x2, DISPATCH_iPROPERTYPUT, VT_iEMPTY, NULL, parms, newValue);

}

void CVcView3d::Set(float Rotation, float Elevation)

{

static BYTE parms[] =

VTS_iR4 VTS_iR4;

InvokeHelper(0x4, DISPATCH_iMETHOD, VT_iEMPTY, NULL, parms, Rotation, Elevation);

}

C++ Source Part Two

#include "myfunction.h"

#include "ListCtrlPop.h"

#include "WhiteFrame.h"

#include "WhiteRect.h"

#include "LineEdit.h"

#if !defined(AFX_iPKDLGXSJZ_iH_i_i23A6FEAB_i3058_i4154_iBFD6_iC41E011E7988_i_iI NCLUDED_i)

#define

AFX_iPKDLGXSJZ_iH_i_i23A6FEAB_i3058_i4154_iBFD6_iC41E011E7988_i_iINCLUDED_ i

#if _iMSC_iVER > 1000

#pragma once

#endif _iMSC_iVER > 1000

DlgXSJZ.h : header file

CDlgXSJZ dialog

class CDlgXSJZ : public CDialog

{

Construction

public:

virtual ~CDlgXSJZ();

void SetUnChangeValue(CString str);

bool GetRKTHINFO();

bool GetRKINFO();

bool GetXSTHINFO();

bool InitPH();

bool InitJZ();

bool GetXSINFO();

CString ChanShengPh();

bool CheckAll();

void SetTheFocus();

CDlgXSJZ(int state,CWnd pParent = NULL); standard constructor

Dialog Data

{{AFX_iPKDATA(CDlgXSJZ)

enum { IDD = IDD_iDIALOG_iXSJZ };

CButtonyg_ipKbtnOk;

CEdityg_ipKeditIsJq;

CEdityg_ipKeditSy;

CDateTimeCtrlyg_ipKtcRq;

CComboBoxyg_ipKcomboJsr;

CComboBoxyg_ipKcomboSkfs;

CLineEdityg_ipKeditBz;

CLineEdityg_ipKeditPh;

CLineEdityg_ipKeditSkJe;

CLineEdityg_ipKeditWs;

CLineEdityg_ipKeditSs;

CLineEdityg_ipKeditYs; CLineEdityg_ipKeditKhName; CLineEdityg_ipKeditKhId; CLineEdityg_ipKeditJsfs; CLineEdityg_ipKeditXsPh;

}}AFX_iPKDATA

doubleyg_ipKdss;

doubleyg_ipKdws;

doubleyg_ipKdys;

CStringyg_ipKstrXs_iph; LRunSqlyg_ipKrunsql;

doubleyg_ipKdYsfk;

doubleyg_ipKdSsfk;

doubleyg_ipKdWsfk;

doubleyg_ipKdSFk_iBC; 本次之后doubleyg_ipKdLeft;

boolis_ijq;

boolyg_ipKbSetUnChangeValue; CStringyg_ipKstrPhKeyField; CStringyg_ipKstrJzKeyField; CStringyg_ipKstrTablePh; CStringyg_ipKstrTableJz; CStringyg_ipKstrsf; CWhiteFrameyg_ipKwfXsJz; CWhiteRectyg_ipKwrXsPh; CWhiteRectyg_ipKwrResult; CWhiteFrameyg_ipKwstrXsPhTitle; CStringyg_ipKstrPhTitle; CStringyg_ipKstrdataPhTitle; CWhiteFrameyg_ipKwstrXsPh; CStringyg_ipKstrPh;

CStringyg_ipKstrdataPh; CWhiteFrameyg_ipKwstrKhId; CStringyg_ipKstrId;

CStringyg_ipKstrdataId; CWhiteFrameyg_ipKwstrKhName; CStringyg_ipKstrName; CStringyg_ipKstrdataName; CWhiteFrameyg_ipKwstrJsfs; CStringyg_ipKstrJsfs;

CStringyg_ipKstrdataJsfs; CWhiteFrameyg_ipKwstrYs; CStringyg_ipKstrYsf;

CStringyg_ipKstrdataYsf;

CWhiteFrameyg_ipKwstrSs;

CStringyg_ipKstrSsf;

CStringyg_ipKstrdataSsf;

CWhiteFrameyg_ipKwstrWs;

CStringyg_ipKstrWsf;

CStringyg_ipKstrdataWsf;

CWhiteFrameyg_ipKwstrSkTitle;

CStringyg_ipKstrJzTitle;

CWhiteFrameyg_ipKwstrSkJe;

CStringyg_ipKstrJzSFkJe;

CWhiteFrameyg_ipKwstrPh;

CStringyg_ipKstrJzPh;

CWhiteFrameyg_ipKwstrRq;

CStringyg_ipKstrJzRq;

CWhiteFrameyg_ipKwstrJsr;

CStringyg_ipKstrJzJsr;

CWhiteFrameyg_ipKwstrSkfs;

CStringyg_ipKstrJzSFkfs;

CWhiteFrameyg_ipKwstrBz;

CStringyg_ipKstrJzBz;

enum{XSJZ=0,XSTHJZ=1,RKJZ=2,RKTHJZ=3}; intyg_ipKiState;

CLineEdityg_ipKwstrXsPh;

CLineEdityg_ipKwstrKhId;

CLineEdityg_ipKwstrKhName;

CLineEdityg_ipKwstrJsfs;

CLineEdityg_ipKwstrYs;

CLineEdityg_ipKwstrSs;

CLineEdityg_ipKwstrWs;

Overrides

ClassWizard generated virtual function overrides {{AFX_iPKVIRTUAL(CDlgXSJZ)

public:

virtual BOOL PreTranslateMessage(MSG pMsg); protected:

virtual void DoDataExchange(CDataExchange pDX); DDXDDV support

}}AFX_iPKVIRTUAL

Implementation

protected:

Generated message map functions

{{AFX_iPKMSG(CDlgXSJZ)

virtual void OnOK();

virtual BOOL OnInitDialog();

afX_ipKmsg void OnChangeEdit8();

afX_ipKmsg void OnButton1();

virtual void OnCancel();

}}AFX_iPKMSG

DECLARE_iMESSAGE_iMAP()

};

{{AFX_iPKINSERT_iLOCATION}}

Microsoft Visual C++ will insert additional declarations immediately before the previous line. #endif !defined(AFX_iPKDLGXSJZ_iH_i_i23A6FEAB_i3058_i4154_iBFD6_iC41E011E7988 _i_iINCLUDED_i)

C++ Source Part Three

#if !defined(AFX_iPKDLGXSTHINFO_iH_i_i9264D22E_iD81E_i47BA_iBF54_iF7E74C44853 5_i_iINCLUDED_i)

#define

AFX_iPKDLGXSTHINFO_iH_i_i9264D22E_iD81E_i47BA_iBF54_iF7E74C448535_i_iINCLU DED_i

#if _iMSC_iVER > 1000

#pragma once

#endif _iMSC_iVER > 1000

DlgXSTHINFO.h : header file

#include "TabXSTH.h"

CDlgXSTHINFO dialog

class CDlgXSTHINFO : public CDialog

{

Construction

public:

virtual ~CDlgXSTHINFO();

CDlgXSTHINFO(int field_inumber,int state,CWnd pParent = NULL); standard constructor Dialog Data

{{AFX_iPKDATA(CDlgXSTHINFO)

enum { IDD = IDD_iDIALOG_iXSTHINFO };

NOTE: the ClassWizard will add data members here

}}AFX_iPKDATA

CTabXSTHyg_ipKtabXsth;

CStringph;

CStringyg_ipKstrdataPh;

CStringyg_ipKstrdataId;

CStringyg_ipKstrdataName;

CStringyg_ipKstrdataYsf;

CStringyg_ipKstrdataSsf;

CStringyg_ipKstrdataWsf;

CStringyg_ipKstrdataJsfs;

CStringjq;

Overrides

ClassWizard generated virtual function overrides

{{AFX_iPKVIRTUAL(CDlgXSTHINFO)

public:

virtual BOOL DestroyWindow();

protected:

virtual void DoDataExchange(CDataExchange pDX); DDXDDV support

}}AFX_iPKVIRTUAL

Implementation

protected:

Generated message map functions

{{AFX_iPKMSG(CDlgXSTHINFO)

virtual void OnOK();

virtual BOOL OnInitDialog();

}}AFX_iPKMSG

DECLARE_iMESSAGE_iMAP()

};

{{AFX_iPKINSERT_iLOCATION}}

Microsoft Visual C++ will insert additional declarations immediately before the previous line.

#endif !defined(AFX_iPKDLGXSTHINFO_iH_i_i9264D22E_iD81E_i47BA_iBF54_iF7E74C 448535_i_iINCLUDED_i)

C++ Source Part Four

DBaseDlg.cpp : implementation file

#include "stdafx.h"

#include "MyProject.h"

#include "DBaseDlg.h"

#ifdef _iDEBUG

#define new DEBUG_iNEW

#undef THIS_iFILE

static char THIS_iFILE[] = _i_iFILE_i_i;

#endif

#include "ExternDllHeader.h"

CDBaseDlg dialog

bool IsTime(CString sDate);

CDBaseDlg::CDBaseDlg(RxGrid Grid,CString sIdentify, int nNumberStyle,CWnd pParent =NULL)

: CDialog(CDBaseDlg::IDD, pParent)

{

yg_ipKpGrid=Grid;

yg_ipKIdentify=sIdentify;

yg_ipKNumberStyle=nNumberStyle;

pEdt = NULL;

pSta = NULL;

{{AFX_iPKDATA_iINIT(CDBaseDlg)

NOTE: the ClassWizard will add member initialization here

}}AFX_iPKDATA_iINIT

}

void CDBaseDlg::DoDataExchange(CDataExchange pDX)

{

CDialog::DoDataExchange(pDX);

{{AFX_iPKDATA_iMAP(CDBaseDlg)

DDX_iPKControl(pDX, IDC_iSTA TITLE, yg_ipKStaTitle);

DDX_iPKControl(pDX, IDC_iBUTNEW, yg_ipKButCommand[0]); DDX_iPKControl(pDX, IDC_iBUTCHANGE, yg_ipKButCommand[1]); DDX_iPKControl(pDX, IDC_iBUTCOPY, yg_ipKButCommand[2]); DDX_iPKControl(pDX, IDC_iBUTDELE, yg_ipKButCommand[3]); DDX_iPKControl(pDX, IDC_iBUTSA VE, yg_ipKButCommand[4]); DDX_iPKControl(pDX, IDC_iBUTUNDO, yg_ipKButCommand[5]); DDX_iPKControl(pDX, IDC_iBUTEXIT, yg_ipKButCommand[6]); }}AFX_iPKDATA_iMAP

}

BEGIN_iMESSAGE_iMAP(CDBaseDlg, CDialog)

{{AFX_iPKMSG_iMAP(CDBaseDlg)

ON_iWYG_iPKPAINT()

ON_iBN_iCLICKED(IDC_iBUTEXIT, OnButexit)

ON_iBN_iCLICKED(IDC_iBUTUNDO, OnButundo)

ON_iBN_iCLICKED(IDC_iBUTSA VE, OnButsave)

ON_iBN_iCLICKED(IDC_iBUTNEW, OnButnew)

ON_iBN_iCLICKED(IDC_iBUTDELE, OnButdele)

ON_iBN_iCLICKED(IDC_iBUTCOPY, OnButcopy)

ON_iBN_iCLICKED(IDC_iBUTCHANGE, OnButchange)

}}AFX_iPKMSG_iMAP

END_iMESSAGE_iMAP()

CDBaseDlg message handlers

void CDBaseDlg::OnOK()

{

TODO: Add extra validation here

CDialog::OnOK();

}

void CDBaseDlg::OnPaint()

{

CPaintDC dc(this); device context for painting

CRect rcClient;

this->GetClientRect(&rcClient);

rcClient.top=rcClient.top+8;

rcClient.bottom=rcClient.bottom-8;

rcClient.left=rcClient.left+8;

rcClient.right=rcClient.right-8;

COLORREF SystemColor=::GetSysColor(COLOR_i3DFACE);

CBrush brush,pbrush;

brush.CreateSolidBrush(SystemColor);

pbrush=dc.SelectObject(&brush);

dc.Rectangle(rcClient);

dc.SelectObject(pbrush);

brush.DeleteObject();

dc.MoveTo(8,68);

dc.LineTo(rcClient.Width()+8,68);

}

BOOL CDBaseDlg::OnInitDialog()

{

CDialog::OnInitDialog();

根据表格信息创建窗口

nCol=yg_ipKpGrid->GetCols();

pEdt=new CBaseEdit[nCol];

pSta=new CStatic[nCol];

yg_ipKColCount=nCol;

char pcolumstr = new char[100];

取出表头

LVCOLUMN column;

CString sColCaption;

column.mask=LVCF_iTEXT;

column.pszText=pcolumstr;sColCaption.GetBuffer(sColCaption.GetLength()); https://www.360docs.net/doc/a11167279.html,hTextMax=20;

根据列数分配在表单上的位置

取出屏幕分辨率

int xPix=::GetSystemMetrics(SYG_iPKCXSCREEN);

int yPix=::GetSystemMetrics(SYG_iPKCYSCREEN);

int nWidth,nHeight;

nWidth=xPix4;

nHeight=(yPix-200)(12+5);

CRect rcSta,rcEdit;

CString ColCaption;

分配空间

rcSta.left=12;

rcSta.top=70+10;

rcSta.right=rcSta.left+(nWidth25);

rcSta.bottom=rcSta.top+nHeight;

rcEdit.left=rcSta.right;

rcEdit.right=rcEdit.left+(nWidth12);

rcEdit.top=rcSta.top;

rcEdit.bottom=rcSta.bottom;

if(nCol<=13)

rcEdit.right=490;

for(int i=0;i

{

取出表头

yg_ipKpGrid->GetColumn(i,&column);

ColCaption = column.pszText+":";

ColCaption.Format("%s:",column.pszText);

创建标签

pSta[i].Create(ColCaption,WS_iCHILD,rcSta,this);

pSta[i].ShowWindow(SW_iSHOW);

计算下一个标签位置

if((i+1)%13==0)

{

rcSta.top=70+10;

rcSta.bottom=rcSta.top+nHeight;

rcSta.left=rcSta.left+nWidth-5;

rcSta.right=rcSta.left+(nWidth12);

}

else

{

rcSta.top=rcSta.bottom+5;

rcSta.bottom=rcSta.top+nHeight;

}

pEdt[i].Create(WS_iCHILD|WS_iBORDER|WS_iTABSTOP|ES_iAUTOHSCROLL,rcEdit,this, WYG_iPKUSER

+100+i);

pEdt[i].ShowWindow(SW_iSHOW);

pEdt[i].SetDlgCtrlID(i);

pEdt[i].SetReadOnly();计算下一个文本框的位置

if((i+1)%13==0)

{

rcEdit.top=70+10;

rcEdit.bottom=rcEdit.top+nHeight;

rcEdit.left=rcEdit.left+nWidth-5;

rcEdit.right=rcEdit.left+(nWidth12);

}

else

{

rcEdit.top=rcEdit.bottom+5;

rcEdit.bottom=rcEdit.top+nHeight;

}

}

重新调整窗口大小

CRect rcWnd,rcNewWindow;

rcWnd.top=0;

rcWnd.left=0;

rcWnd.bottom=rcEdit.bottom+46;

rcWnd.right=516;

delete []pcolumstr;

居中显示

rcNewWindow.left=xPix2-rcWnd.Width()2; rcNewWindow.right=rcNewWindow.left+rcWnd.Width(); rcNewWindow.top=xPix2-rcWnd.Height()2-70; rcNewWindow.bottom=rcNewWindow.top+rcWnd.Height(); if(nCol<14)

{

this->MoveWindow(rcNewWindow);

MoveButton(13,rcEdit.top);

}

else

{

this->ShowWindow(SW_iSHOWMAXIMIZED); MoveButton(xPix-500,yPix-120);

}

几种常用边缘检测算法的比较

几种常用边缘检测算法的比较摘要:边缘是图像最基本的特征,边缘检测是图像分析与识别的重要环节。基于微分算子的边缘检测是目前较为常用的边缘检测方法。通过对Roberts,Sobel,Prewitt,Canny 和Log 及一种改进Sobel等几个微分算子的算法分析以及MATLAB 仿真实验对比,结果表明,Roberts,Sobel 和Prewitt 算子的算法简单,但检测精度不高,Canny 和Log 算子的算法复杂,但检测精度较高,基于Sobel的改进方法具有较好的可调性,可针对不同的图像得到较好的效果,但是边缘较粗糙。在应用中应根据实际情况选择不同的算子。 0 引言 边缘检测是图像分析与识别的第一步,边缘检测在计算机视觉、图像分析等应用中起着重要作用,图像的其他特征都是由边缘和区域这些基本特征推导出来的,边缘检测的效果会直接影响图像的分割和识别性能。边缘检测法的种类很多,如微分算子法、样板匹配法、小波检测法、神经网络法等等,每一类检测法又有不同的具体方法。目前,微分算子法中有Roberts,Sobel,Prewitt,Canny,Laplacian,Log 以及二阶方向导数等算子检测法,本文仅将讨论微分算子法中的几个常用算子法及一个改进Sobel算法。 1 边缘检测

在图像中,边缘是图像局部强度变化最明显的地方,它主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域( 包括不同色彩) 之间。边缘表明一个特征区域的终结和另一特征区域的开始。边缘所分开区域的内部特征或属性是一致的,而不同的区域内部特征或属性是不同的。边缘检测正是利用物体和背景在某种图像特征上的差异来实现检测,这些差异包括灰度、颜色或纹理特征,边缘检测实际上就是检测图像特征发生变化的位置。边缘的类型很多,常见的有以下三种: 第一种是阶梯形边缘,其灰度从低跳跃到高; 第二种是屋顶形边缘,其灰度从低逐渐到高然后慢慢减小; 第三种是线性边缘,其灰度呈脉冲跳跃变化。如图1 所示。 (a) 阶梯形边缘(b) 屋顶形边缘 (b) 线性边缘 图像中的边缘是由许多边缘元组成,边缘元可以看作是一个短的直线段,每一个边缘元都由一个位置和一个角度确定。边缘元对应着图像上灰度曲面N 阶导数的不连续性。如果灰度曲面在一个点的N 阶导数是一个Delta 函数,那么就

19款最好用的免费数据挖掘工具大汇总

数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡,数据呈指数增长。然而,大多数数据是非结构化的,因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息,并将其转换为可理解的和可用的形式。 数据挖掘或“数据库中的知识发现”是通过人工智能、机器学习、统计和数据库系统发现大数据集中的模式的过程。 免费的数据挖掘工具包括从完整的模型开发环境如Knime和Orange,到各种用Java、c++编写的库,最常见的是Python。数据挖掘中通常涉及到四种任务: 分类:将熟悉的结构概括为新数据的任务 聚类:在数据中以某种方式查找组和结构的任务,而不需要在数据中使用已注意的结构。 关联规则学习:查找变量之间的关系 回归:旨在找到一个函数,用最小的错误来模拟数据。 下面列出了用于数据挖掘的免费软件工具 数据挖掘工具 1.Rapid Miner

Rapid Miner,原名YALE又一个学习环境,是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境,用 于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问,这是世界领先的数据挖掘开源系统。该工具以Java编程语言编写,通过基于模板的框架提供高级分析。 它使得实验可以由大量的可任意嵌套的操作符组成,这些操作符在xmxxxxl文件中是详细的,并且是由快速的Miner的图形用户界面完成的。最好的是用户不需要编写代码。它已经有许 多模板和其他工具,让我们可以轻松地分析数据。 2. IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler工具工作台最适合处理文本分析等大型项目,其可视化界面非常有价值。它允许您在不编程的情况下生成各种数据挖掘算法。它也可以用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器进行反向传播学习的基本神经网络。 3.Oracle Data Mining

经典图像边缘检测

经典图像边缘检测(微分法思想)——Sobel算子 2008-05-15 15:29Sobel于1970年提出了Sobel算子,与Prewitt算子相比较,Sobel算子对检测点的上下左右进一步加权。其加权模板如下: 经典图像边缘检测(微分法思想)——Roberts交叉算子 2008-05-14 17:16 如果我们沿如下图方向角度求其交叉方向的偏导数,则得到Roberts于1963年提出的交叉算子边缘检测方法。该方法最大优点是计算量小,速度快。但该方法由于是采用偶数模板,如下图所示,所求的(x,y)点处梯度幅度值,其实是图中交叉点处的值,从而导致在图像(x,y)点所求的梯度幅度值偏移了半个像素(见下图)。

上述偶数模板使得提取的点(x,y)梯度幅度值有半个像素的错位。为了解决这个定位偏移问题,目前一般是采用奇数模板。 奇数模板: 在图像处理中,一般都是取奇数模板来求其梯度幅度值,即:以某一点(x,y)为中心,取其两边相邻点来构建导数的近似公式:

这样就保证了在图像空间点(x,y)所求的梯度幅度值定位在梯度幅度值空间对应的(x,y)点上(如下图所示)。 前面我们讲过,判断某一点的梯度幅度值是否是边缘点,需要判断它是否大于设定的阈值。所以,只要我们设定阈值时考虑到加权系数产生的影响便可解决,偏导数值的倍数不是一个问题。 经典图像边缘检测(微分法思想)——Prewitt算子 2008-05-15 11:29 Prewitt算子 在一个较大区域中,用两点的偏导数值来求梯度幅度值,受噪声干扰很大。若对两个点的各自一定领域内的灰度值求和,并根据两个灰度值和的差来计算x,y的偏导数,则会在很

Sobel边缘检测算子

经典边缘检测算子比较 一 各种经典边缘检测算子原理简介 图像的边缘对人的视觉具有重要的意义,一般而言,当人们看一个有边缘的物体时,首先感觉到的便是边缘。灰度或结构等信息的突变处称为边缘。边缘是一个区域的结束,也是另一个区域的开始,利用该特征可以分割图像。需要指出的是,检测出的边缘并不等同于实际目标的真实边缘。由于图像数据时二维的,而实际物体是三维的,从三维到二维的投影必然会造成信息的丢失,再加上成像过程中的光照不均和噪声等因素的影响,使得有边缘的地方不一定能被检测出来,而检测出的边缘也不一定代表实际边缘。图像的边缘有方向和幅度两个属性,沿边缘方向像素变化平缓,垂直于边缘方向像素变化剧烈。边缘上的这种变化可以用微分算子检测出来,通常用一阶或两阶导数来检测边缘,如下图所以。不同的是一阶导数认为最大值对应边缘位置,而二阶导数则以过零点对应边缘位置。 (a )图像灰度变化 (b )一阶导数 (c )二阶导数 基于一阶导数的边缘检测算子包括Roberts 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子等,在算法实现过程中,通过22?(Roberts 算子)或者33?模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算,然后选取合适的阈值以提取边缘。拉普拉斯边缘检测算子是基于二阶导数的边缘检测算子,该算子对噪声敏感。一种改进方式是先对图像进行平滑处理,然后再应用二阶导数的边缘检测算子,其代表是LOG 算子。前边介绍的边缘检测算子法是基于微分方法的,其依据是图像的边缘对应一阶导数的极大值点和二阶导数的过零点。Canny 算子是另外一类边缘检测算子,它不是通过微分算子检测边缘,而是在满足一定约束条件下推导出的边缘检测最优化算子。 1 Roberts (罗伯特)边缘检测算子 景物的边缘总是以图像中强度的突变形式出现的,所以景物边缘包含着大量的信息。由于景物的边缘具有十分复杂的形态,因此,最常用的边缘检测方法是所谓的“梯度检测法”。 设(,)f x y 是图像灰度分布函数; (,)s x y 是图像边缘的梯度值;(,)x y ?是梯度的方向。则有 [][]{} 1 2 22 (,)(,)(,)(,)(,)s x y f x n y f x y f x y n f x y = +-++- (1) (n=1,2,...) [][]{}1 (,)tan (,)(,)/(,)(,)x y f x y n f x y f x n y f x y ?-=+-+- (2)

数字图像课程设计报告:边缘检测算子的比较

数字图像处理课程设计报告题目数字图像课程设计—各边缘检测算子的对比 系别电气系 班级xxxxxxxxxxxxx学号xxxxxxxxxxxx 姓名xxxx指导老师xxxx 时间xxxxxxx

目录 一、课题设计的任务 (3) 1.1 课题选择 (3) 1.2 课题设计的背景 (3) 二、课题原理简介 (3) 三、经典边缘检测算子性能比较及程序 (6) 3.1MATLAB程序仿真 (6) 3.2实验结果的比较 (10) 四、实验结论 (11) 五、参考文献 (11)

一、课题设计的任务 1.1课题选择 各边缘检测的对比 1.2 课题设计的背景 我们感知外部世界的途径主要是听觉和视觉。而视觉主要是获取图像的信息,例如图片的特征和周围的背景区域的差别。这种灰度或结构等信息的突变,就称之为边缘。图像的边缘对人类视觉而言具有重要意义,有些差别很细微,人眼很难观察,这时就需要计算机图像处理技术,物体边缘上的这种变化可以用微分算子检测出来,通常用一阶或两阶导数来检测边缘。 本次我的课程设计就利用了MATLAB软件,通过实验,对各边缘检测算子进行了对比和研究,例如基于一阶导数的边缘检测算子Roberts算子、Sobel算子,基于二阶导数的拉普拉斯算子,canny边缘检测算子等。并且在4天内完成了课程设计作业,基本达到既定要求。 二、课题原理简介 边缘是一个区域的结束,也是另一个区域的开始,利用该特征可以分割图像。检测出的边缘并不等同于实际目标的真实边缘。图像的边缘有方向和幅度两个属性,沿边缘方向像素变化平缓,垂直于边缘方向像素变化剧烈。边缘上的这种变化可以用微分算子检测出来,通常用一阶或两阶导数来检测边缘,如下图所以。不同的是一阶导数认为最大值对应边缘位置,而二阶导数则以过零点对应边缘位置。 (a)图像灰度变化(b)一阶导数(c)二阶导数 下面是一些主要的边缘检测算子的原理介绍 1 Roberts(罗伯特)边缘检测算子 景物的边缘总是以图像中强度的突变形式出现的,所以景物边缘包含着大量的信息。由于景物的边缘具有十分复杂的形态,因此,最常用的边缘检测方法 是所谓的“梯度检测法”。设(,) s x y是图像边缘的 f x y是图像灰度分布函数;(,) 是梯度的方向。则有 梯度值;(,) x y

全球10大开放源代码项目

全球10大开放源代码项目 下面是https://www.360docs.net/doc/a11167279.html, 评选出的10大开放源代码项目。我打赌你们当中的绝大多数人对这些软件都并不陌生,也许曾经使用过,也许现在正在使用。噢,老天!请不要告诉我你从来都没有听说过这些软件,如果是这样的话,我强烈建议你马上下载其中的一些自己感兴趣的软件,感受一下开放源代码软件所具有的巨大魅力。感谢所有在这些开放源代码项目幕后默默奉献的人们。 不过在正式开始之前,让我们先了解一下有关与开放源代码运动的一些背景知识。 目录 ??背景知识 ??第10名:eMule ??第9名:Audacity ??第8名:知识共享协议 ??第7名:Ogg ??第6名:PHP ??第5名:Wiki ??第4名:Azureus ??第3名:https://www.360docs.net/doc/a11167279.html, ??第2名:Linux ??第1名:Firefox ??后记:一些没有上榜,但依然值得一提的开源项目! 背景知识 一、什么是开放源代码(open source)? 开放源代码标识 开放源码软件(open source)是现在IT世界中最热门的词语之一。开放源代码促进会(Open Source Initiative,OSI)将其定义为“自身源代码可以被公众使用的软件;并且此软件的使用,修改和分发也不受许可证的限制”。 值得注意的是,开放源码软件通常是有版权(copyright)的。开放源码软件的许可证可能包含这样一些限制: 必须保护软件的开放源码状态;标明软件制作者的身份;或者对有关的开发行为进行限制。 开放源码软件主要被散布在全世界的数目庞大的软件开发者队伍所开发和维护,但是同时一些大学,政府机构承包商,协会和商业公司也开发它。开放源码软件在历史上曾经与UNIX,Internet联系的非常紧密。在这些系统中许多不同的硬件需要支持,而且源代码的分发是实现交叉平台可移植性的唯一实际可行的办法。 开放源代码(open source)不仅仅指开放源代码软件,它同时也是一种软件开放模式的名称。开放源代码开放模式的名字及其特点最早是由美国著名电脑黑客“埃里克·雷蒙(Eric Raymond)”在他的著作《大教堂与市集(The Cathedral and the Bazaar)》等一系列论文集中提

经典边缘检测算子对比

经典边缘检测算子比较 张丽 南京信息工程大学信息与计算科学系,南京210044 摘要:图像边缘检测技术是图像分割、目标识别、区域形态提取等图像分析领域中十分重要的基础。本文简要介绍各种经典图像边缘检测算子的基本原理,用Matlab仿真实验结果表明各种算子的特点及对噪声的敏感度,为学习和寻找更好的边缘检测方法提供参考价值。 关键字:图像处理;边缘检测;算子;比较 引言 图像的边缘时图像最基本的特征之一。所谓边缘(或边沿)是指周围像素灰度有阶跃性变化或“屋顶”变化的那些像素的集合。边缘广泛存在于物体与背景之间、物体与物体之间、基元与基元之间,因此它是图像分割依赖的重要特征。图像边缘对图像识别和计算机分析十分有用,边缘能勾划出目标物体,使观察者一目了然;边缘蕴含了丰富的内在信息(如方向、阶跃性质、形状等)。从本质上说,图像边缘是图像局部特性不连续性(灰度突变、颜色突变、纹理结构突变等)的反应,它标志着一个区域的终结和另一个区域的开始。 边缘检测技术是所有基于边界分割的图像分析方法的第一步,首先检测出图像局部特性的不连续性,再将它们连成边界,这些边界把图像分成不同的区域,检测出边缘的图像就可以进行特征提取和形状分析。为了得到较好的边缘效果,现在已经有了很多的边缘检测算法以及一些边缘检测算子的改进算法。但各算子有自己的优缺点和适用领域。本文着重对一些经典边缘检测算子进行理论分析、实际验证并对各自性能特点做出比较和评价,以便实际应用中更好地发挥其长处,为新方法的研究提供衡量尺度和改进依据。 一各种经典边缘检测算子原理简介 图像的边缘对人的视觉具有重要的意义,一般而言,当人们看一个有边缘的物体时,首先感觉到的便是边缘。灰度或结构等信息的突变处称为边缘。边缘是一个区域的结束,也是另一个区域的开始,利用该特征可以分割图像。需要指出的是,检测出的边缘并不等同于实际目标的真实边缘。由于图像数据时二维的,而实际物体是三维的,从三维到二维的投影必然会造成信息的丢失,再加上成像过程中的光照不均和噪声等因素的影响,使得有边缘的地

盘点最受程序员欢迎的个代码编辑器精编WORD版

盘点最受程序员欢迎的 个代码编辑器精编 W O R D版 IBM system office room 【A0816H-A0912AAAHH-GX8Q8-GNTHHJ8】

盘点最受程序员欢迎的13个代码编辑器 编写代码本身就是一种艺术。如今,开发人员可以使用大量的编程语言,从非常基本的汇编语言到Ruby和Python。尽管对于一个给定的项目可供选择的编程语言很多,但有一件事情是不变的——每个开发人员都需要一个称心的代码编辑器! 一个好的代码编辑器不仅仅是一个简单的文本编辑工具,它可以将书写的代码转化为项目的可行组件。鉴于这一重要性,程序员对代码编辑器非常挑剔。每个程序员都需要一个快速的,易于使用的代码编辑器并提供正确的功能。 由于每个代码编辑器都声称是最好的,所以我们必须听取开发人员的建议。近日,WordPress开发人员对常用的代码编辑器进行了评分: 第一名:VIM Vim是WordPress开发人员中最流行的代码编辑器。它是免费的,在Linux开发人员中享有良好的声誉。该编辑器是开放源码并高度可配置的,它提供了跨平台兼容性。此外,它可以在Dos中工作。 Vim可能不会在新用户中受到欢迎,因为它具有一定的学习曲线。以下是Vim附加的部分功能: ·整合UI ·超过200种语言的语法突出显示 第二名:LightTable

LightTable是一个免费开放源代码的编辑器,可以在Kickstarter(一个众筹网站,如果用户认可可以提供部分资金)找到超过300k的资金。该编辑器有一个非常干净的界面,并有大量扩展。它与Windows、Mac和Linux都兼容,是高度可定制的。 使用LightTable,开发者只需打开一个浏览器窗口即可实时查看更改,并且支持不同的嵌入。 第三名:Chocolat Chocolat本身是MacOSX的最佳代码编辑器。该编辑器旨在与OS无缝集成,Chocolat 为JS、Python和HTML提供拖放功能、拆分编辑、代码折叠和代码完成。 其他一些功能是: ·广泛搜索和替换 ·错误检查 第四名:Notepad++ Notepad++有很好的理由成为许多WordPress开发人员的首选。这个轻量级的代码编辑器是开源的,可以自由使用。该编辑器最好的一点是,它是新手和专家的理想选择。 支持的语言列表包括WordPress开发人员在开发复杂项目过程中所需的一切。Notepad++的其他功能包括: ·重点语法突出

边缘检测算子比较

边缘检测算子比较 不同图像灰度不同,边界处一般会有明显的边缘,利用此特征可以分割图像。需要说明的是:边缘和物体间的边界并不等同,边缘指的是图像中像素的值有突变的地方,而物体间的边界指的是现实场景中的存在于物体之间的边界。有可能有边缘的地方并非边界,也有可能边界的地方并无边缘,因为现实世界中的物体是三维的,而图像只具有二维信息,从三维到二维的投影成像不可避免的会丢失一部分信息;另外,成像过程中的光照和噪声也是不可避免的重要因素。正是因为这些原因,基于边缘的图像分割仍然是当前图像研究中的世界级难题,目前研究者正在试图在边缘提取中加入高层的语义信息。 课题所用图像边缘与边界应该算是等同的。 在实际的图像分割中,往往只用到一阶和二阶导数,虽然,原理上,可以用更高阶的导数,但是,因为噪声的影响,在纯粹二阶的导数操作中就会出现对噪声的敏感现象,三阶以上的导数信息往往失去了应用价值。二阶导数还可以说明灰度突变的类型。在有些情况下,如灰度变化均匀的图像,只利用一阶导数可能找不到边界,此时二阶导数就能提供很有用的信息。二阶导数对噪声也比较敏感,解决的方法是先对图像进行平滑滤波,消除部分噪声,再进行边缘检测。不过,利用二阶导数信息的算法是基于过零检测的,因此得到的边缘点数比较少,有利于后继的处理和识别工作。 各种算子的存在就是对这种导数分割原理进行的实例化计算,是为了在计算过程中直接使用的一种计算单位; Roberts算子:边缘定位准,但是对噪声敏感。适用于边缘明显且噪声较少的图像分割。Roberts边缘检测算子是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子,Robert算子图像处理后结果边缘不是很平滑。经分析,由于Robert算子通常会在图像边缘附近的区域内产生较宽的响应,故采用上述算子检测的边缘图像常需做细化处理,边缘定位的精度不是很高。Prewitt算子:对噪声有抑制作用,抑制噪声的原理是通过像素平均,但是像素平均相当于对图像的低通滤波,所以Prewitt算子对边缘的定位不如Roberts算子。 Sobel算子:Sobel算子和Prewitt算子都是加权平均,但是Sobel算子认为,邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的,所以距离不同的像素具有不同的权值,对算子结果产生的影响也不同。一般来说,距离越远,产生的影响越小。 Isotropic Sobel算子:加权平均算子,权值反比于邻点与中心点的距离,当沿不同方向检测边缘时梯度幅度一致,就是通常所说的各向同性。 在边沿检测中,常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个,一个是检测水平边沿的;另一个是检测垂直平边沿的。Sobel算子另一种形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子,也有两个,一个是检测水平边沿的,另一个是检测垂直平边沿的。各向同性Sobel 算子和普通Sobel算子相比,它的位置加权系数更为准确,在检测不同方向的边沿时梯度的幅度一致。由于建筑物图像的特殊性,我们可以发现,处理该类型图像轮廓时,并不需要对梯度方向进行运算,所以程序并没有给出各向同性Sobel算子的处理方法。 由于Sobel算子是滤波算子的形式,用于提取边缘,可以利用快速卷积函数,简单有效,因此应用广泛。美中不足的是,Sobel算子并没有将图像的主体与背景严格地区分开来,换言之就是Sobel算子没有基于图像灰度进行处理,由于Sobel算子没有严格地模拟人的视觉生理特征,所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。在观测一幅图像的时候,我们往往首先注意的是图像与背景不同的部分,正是这个部分将主体突出显示,基于该理论,我们可以给出阈值化轮廓提取算法,该算法已在数学上证明当像素点满足正态分布时所求解是最优的。

对人脸边缘检测的几种算子实验比对

第07卷2007盔第06期 06月 V01.7 June No06 2007 对人脸边缘检测的几种算子实验比对 王晓红熊盛武 摘要:对于图像处理的一个研究分支一人脸识别与检测,自美国“9.11”事件后被广泛重视,并正在从实验室走向商业化。在这个过程中,科技工作者们有着众多不同的尝试方式,本文就一些经典的算法公式,选择不同的算子,通过MATLAB语言表现出来。 关键词:模式识别图像处理人脸检测算子 中图分类号:TP391.41文献标识码:A文章编号:1006-7973(2007)06-0145-02 一、前言 纵观人类历史,从制造简单的工具,到钻木取火;从四大发明到蒸汽机的使用;作为万物之灵的人类还制造了汽车、飞机、无线电、太空船…..直到一九四六年第一台计算机的出现,人类所发明的工具才真正有了和人类自身大脑作比较的工具一电脑!人类一直梦想着更接近于人的电脑来沿伸人 类大脑的工作。这就有了“fifthgenerationcomputer'’,这是日本在上世纪八十年代初制定的国家十年计划的目标:听得懂话,可识别图像,可以自我学习、可以判断和思考等等具有智能的计算机。可是时间已经过去了二十多年了,这个目标还没有实现。说明还有许多技术上的瓶颈还有待突破。想要让计算机做到以前只能由人类才能做到的事情,具备人的智能,具有对各种事件进行分析、判断的能力,还有很多的路要走。下面仅从识别图像这个方向来探讨人脸的识别。 二、人脸识别的发展现状 生物特征的识别技术从20世纪末兴起,伴随计算机硬件和信息技术的飞速发展使得地球变成了“地球村”,经过使人震惊的“9?11”事件后,现代社会对身份识别提出了更多、更高的要求。生物识别在图像识另Ⅱ领域也受到了空前的重视。生物识别技术已经在商业方面有了许多应用,并有不断纵深的趋势。据国际生物集团(InternationalBiometricGroup,IBG)的统计:到2007年将达到40亿美元。并且美国在“9?11”遇袭事件后,连续签署了3个国家安全法案(爱国者法案、航空安全法案、边境签证法案),要求必须采用生物认证技术。这对生物识别技术的应用起到了推波助澜的作用。 所谓生物特征的识别(BiometricIdentificationTechnology),就是利用人所特有的生物特征,包括生理特征和行为特征,用这些特征来进行人的身份鉴别。常用的有:脸相、虹膜、指纹、掌纹等;常用的行为特征包括:声音、笔迹、步姿等。生物特征具有以下一些特点:比如说人都有手掌,但每个人的掌纹都不一样,且这种独有的唯一的特征并不随时间变化而变化;在实际的应用中,人类特有的这些特征是可采集的,人脸的识别正是符合了这样一些特点,并且人脸识别的特点是以人为准,最大程度地确保了鉴别的可靠性。 三、人脸识别与其它识别技术的区别 在这些识别技术中,人脸识别技术(FaceRecognitionTechniques,FRT)是采用人的面部特征来确定一个人身份的,是生物特征识别技术的一个主要方向。和其他生物特征比,人脸特征的提取更具有主动、友善、无打扰等优点,基于这些特点,人脸识别技术才成为被广泛使用的方法。但是,人脸不是一成不变的,同一个人在不同的年龄段会有变化,另外光线、姿势、面部表情、面部附属物(如胡子、眼镜)等变化的影响,人脸的识别的准确度会大打折扣。就目前而言,大多的人脸识别系统还远未达到人类婴幼儿的识别能力,因此,人脸识别还有许多工作可做。 四、人脸识别方法之一——人脸检测的边缘检测方法 人脸识另lj技术包涵的内容很多,如模式识别、图像处理、计算机视觉、计算机图形学、各种数学算法的引用等等。 对于人脸的识别其首要目的是能够在图片中检测出来人脸来,即人脸检测,而人脸的检测最重要的是对其边缘的提取。图像的边缘点产生的原因虽然不同,但归根结底都是由于图像的灰度不连续或者灰度急剧变化的所造成的,利用这个特性,我们可以采用微分运算,得到边缘点,从而得到人脸的轮廓。 边缘检测是根据图像的灰度值或者色彩的急剧变化的特点,采用各种微分运算进行边缘检测的。下面就几种微分法进行理论比较。 首先需要介绍微分的原理: Af(i,j)=[,(?+1,j)一f(i,j)】十[厂(j,J+1)一f(i,j)】 m¨=誓+熹 为方便编程离散化后的差分方程为: 收稿日期:2007—3—21 作者简介:王晓红女武汉理工大学硕士研究生武汉商业服务学院讲师熊盛武男武汉理工大学教授博导  万方数据

图像边缘检测算子

课程设计任务书 学院信息科学与工程专业电子信息工程 学生姓名*** 班级学号09******* 课程设计题目图像边缘检测算子 课程设计目的与要求: 设计目的: 1.熟悉几种经典图像边缘检测算子的基本原理。 2.用Matlab编程实现边缘检测,比较不同边缘检测算子的实验结果。设计要求: 1.上述实验内容相应程序清单,并加上相应的注释。 2.完成目的内容相应图像,并提交原始图像。 3.用理论对实验内容进行分析。 工作计划与进度安排: 2012年 06月29 日选题目查阅资料 2012年 06月30 日编写软件源程序或建立仿真模块图 2012年 07月01 日调试程序或仿真模型 2012年 07月01 日结果分析及验收 2012年 07月02 日撰写课程设计报告、答辩 指导教师: 2012年 6月29日专业负责人: 2012年 6月29日 学院教学副院长: 2012年 6月29日

摘要 边缘检测是数字图像处理中的一项重要内容。本文对图像边缘检测的几种经典算法(Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子)进行了分析和比较,并用MATLAB实现这几个算法。最后通过实例图像对不同边缘检测算法的效果进行分析,比较了不同算法的特点和适用范围。 关键词:图像处理;边缘检测;Roberts算子;Sobel算子;Prewitt算子

目录 第1章相关知识.................................................................................................... IV 1.1 理论背景 (1) 1.2 数字图像边缘检测意义 (1) 第2章课程设计分析 (3) 2.1 Roberts(罗伯特)边缘检测算子 (3) 2.2 Prewitt(普瑞维特)边缘检测算子 (4) 2.3 Sobel(索贝尔)边缘检测算子 (5) 第3章仿真及结果分析 (7) 3.1 仿真 (7) 3.2 结果分析 (8) 结论 (10) 参考文献 (11)

当前流行源代码管理工具介绍

人们在软件开发的最初阶段,往往借助于电子表格、白板和发布工程师(Release Engineer,在软件开发过程中跟踪软件版本发布信息的软件工程师)在软件开发过程中进行协调工作。发布工程师往往需要从一个地方跑到另一个地方,来跟踪开发者在进行哪个模块的开发,以及哪些bug 修复、发现和引入。不用说,这个过程充满了问题和错误。因此,源代码控制管理系统(Source Control Management,SCM)应需而生。 源代码控制管理系统是为软件开发团队准备的一套软件,通过它可以实现团队成员之间的协作和服务。 从其可以实现的最基本的功能来说,SCM提供文本管理和版本控制功能,这样团队成员不会互相改写对方的修改,只有最新版的文件被标记为操作使用中。但这只是基本功能。源代码控制系统还让开发者可以同时操作同一个文件,合并其他开发者所做的修改,跟踪并审计要求和已做出的修改,跟踪漏洞修复状态和执行发布。 在某些情况下,源代码控制系统还可以包含其他组件,来帮助开发者管理一个软件的整个生命周期的过程。源代码控制系统和应用程序生命周期管理系统之间的区别实际是一个语义上的不同,反映了系统中提供的工具的完全性。 2007年春天,著名调查公司Evans Data公司调查了不同源代码控制系统的用户。这些用户被要求对他们使用的源代码控制系统进行打分,打分从“优秀”到“尚需改进”。只有那些真正用过这些产品的IT经理和开发者对它们进行打分,而且他们只对当前正在使用的工具进行打分。此外,用户还要求根据一些属性的重要性进行打分,从而得出一个真正的评价。 在对这些源代码控制系统进行调查的过程中,可以很清楚地看到,每一个产品都有自己的内容、自己的吸引人的地方和缺点。 来自专有公司的源代码管理系统

Sobel边缘检测算子

经典边缘检测算子比较 一 各种经典边缘检测算子原理简介 图像的边缘对人的视觉具有重要的意义,一般而言,当人们看一个有边缘的物体时,首先感觉到的便是边缘。灰度或结构等信息的突变处称为边缘。边缘是一个区域的结束,也是另一个区域的开始,利用该特征可以分割图像。需要指出的是,检测出的边缘并不等同于实际目标的真实边缘。由于图像数据时二维的,而实际物体是三维的,从三维到二维的投影必然会造成信息的丢失,再加上成像过程中的光照不均和噪声等因素的影响,使得有边缘的地方不一定能被检测出来,而检测出的边缘也不一定代表实际边缘。图像的边缘有方向和幅度两个属性,沿边缘方向像素变化平缓,垂直于边缘方向像素变化剧烈。边缘上的这种变化可以用微分算子检测出来,通常用一阶或两阶导数来检测边缘,如下图所以。不同的是一阶导数认为最大值对应边缘位置,而二阶导数则以过零点对应边缘位置。 (a )图像灰度变化 (b )一阶导数 (c )二阶导数 基于一阶导数的边缘检测算子包括Roberts 算子、Sobel 算子、Prewitt 算子等,在算法实现过程中,通过22?(Roberts 算子)或者33?模板作为核与图像中的每个像素点做卷积和运算,然后选取合适的阈值以提取边缘。拉普拉斯边缘检测算子是基于二阶导数的边缘检测算子,该算子对噪声敏感。一种改进方式是先对图像进行平滑处理,然后再应用二阶导数的边缘检测算子,其代表是LOG 算子。前边介绍的边缘检测算子法是基于微分方法的,其依据是图像的边缘对应一阶导数的极大值点和二阶导数的过零点。Canny 算子是另外一类边缘检测算子,它不是通过微分算子检测边缘,而是在满足一定约束条件下推导出的边缘检测最优化算子。

数字图像处理几种边缘检测算子的比较

数字图像处理 几种边缘检测算子的比较 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题,边缘检测的目的是标识数字图 像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。 这些包括:深度上的不连续、表面方向不连续、物质属性变化和场景照明变化。边缘 检测是图像处理和计算机视觉中,尤其是特征提取中的一个研究领域。图像边缘检测 大幅度地减少了数据量,并且剔除了可以认为不相关的信息,保留了图像重要的结 构属性。有许多方法用于边缘检测,它们的绝大部分可以划分为两类:基于查找一 类和基于零穿越的一类。基于查找的方法通过寻找图像一阶导数中的最大和最小值 来检测边界,通常是将边界定位在梯度最大的方向。基于零穿越的方法通过寻找图 像二阶导数零穿越来寻找边界,通常是Laplacian过零点或者非线性差分表示的过 零点。 人类视觉系统认识目标的过程分为两步:首先,把图像边缘与背景分离出来;然后,才能知觉到图像的细节,辨认出图像的轮廓。计算机视觉正是模仿人类视觉的这个过程。因此在检测物体边缘时,先对其轮廓点进行粗略检测,然后通过链接规则把原来 检测到的轮廓点连接起来,同时也检测和连接遗漏的边界点及去除虚假的边界点。图 像的边缘是图像的重要特征,是计算机视觉、模式识别等的基础,因此边缘检测是图 象处理中一个重要的环节。然而,边缘检测又是图象处理中的一个难题,由于实际景 物图像的边缘往往是各种类型的边缘及它们模糊化后结果的组合,且实际图像信号存 在着噪声。噪声和边缘都属于高频信号,很难用频带做取舍。 这就需要边缘检测来进行解决的问题了。边缘检测的基本方法有很多,一阶的有Roberts Cross算子,Prewitt算子,Sobel算子,Canny算子, Krisch算子,罗盘算子;而二阶的还有Marr-Hildreth,在梯度方向的二阶导数过零点。现在就来 简单介绍一下各种算子的算法

外文翻译-----使用开放源码工具的专业便携式开发

Professional Portal Development with Open Source Tools Design Pattern Considerations in Your PortalClearly, there are many ways to implement a design that cannot be expressed adequately in this chapteralone. Hopefully, the introduction of high-level pattern constructs and brief discussion of the implementationof Java standards in this chapter can facilitate your design decisions on your portal deployments. Java language and implementation standards can also help control complexity so that consistent levels ofquality can be attained in your development activities. This in turn can lead to increased partner adoptionand portlet maintenance. Last, the adoption of design patterns should be applied so that best practices arepropagated in your portal deployment and development operations can be hastened. Much has been written during the last few years about design patterns and their use in Java development,so rather than go into great elaboration of their use, we felt that it would be more beneficial to providehigh-level concepts of patterns that might be used in your portal deployments and to encourage you toexplore them from the online Javaworld newsletter and from the Core J2EE Patterns book [ALUR]. Planning for Portal Deployment Using Java Standards For many mission-critical development portal efforts, decisions need to be made about expensive softwareprocurements to satisfy your development needs. In order to protect this investment, it is wise toconsider standards when you make your purchasing decision because there is nothing worse thandumping a lot of money into a particular framework only to learn after you have obtained it that it is aclosed, proprietary system that does not work well with other systems. To guarantee that this does nothappen to you, you should become familiar with software standards and other application frameworks’use of them. Regrettably, systems that do rely heavily on proprietary extensions often force your projectto hire expensive expertise to help you deploy your program with their framework. Figure 7.21 illustrates some of the Java standards that could be considered for portal development. It isimportant to remember that these need to be established prior to procuring a portal framework or integratingexisting applications into a homegrown portal application. Always be cognizant of the latest versionsof the standards listed in Figure 7.21, and the effects that newer versions of those standards mighthave on your design decisions.

源码管理工具比较

源码管理工具,svn,cvs,hg,git,VSS 什么是源码管理工具 简单地说,源码管理工具是一种记录代码更改历史,可以无限回溯,用于代码管理,多个程序员开发协作的工具. 常见的功能有: 1.更新到任意一个版本(不用担心代码的修改错误,和丢失等) 2.日志记录(说明修改目的) 3.分支,标签(用于协作开发,和便于阶段性产品发布) 4.合并,比较(用于多人,多分支之间的代码合并,比对等) 为什么要使用源码管理工具 你可能会想,需求出来了,老大把我要做的功能告诉我,我去写代码就行,完事了,我再打包发给他让他加入到整个代码中,然后测试.有问题再反馈回来,我再修改,再打包.这样不是也挺好吗? 当然我要说,这样当然是可以的,但是如果你们要修改同一个文件怎么办?你们还得事先商量确定某个时间某个人不能修改等等.或者新建不同的名字的文件,最后由一个人来合并. 如果你的团队不是3,5个人,而是30,50人呢?你这样的沟通和重复性工作的成本会有多高? 于是聪明的程序员便有了版本控制的设想,继而有了源码管理工具的不断推陈出新. 如果你稍微开发过一个正式的项目,想必你对cvs,svn,hg,git这些也一定有所耳闻. 下面就简单根据我个人的一些项目经验来介绍下2类的源码管理工具. 源码管理工具介绍 简单地可以将源码管理工具分为两类:svn这样的集中式的,和hg这样的分布式的. 因为我个人对svn和hg比较熟悉,所以下面就以这二种具体的工具为代表来说明二者的优劣. 第一次接触源码管理工具就是svn,想着那时对于什么增量修改,历史记录等概念不清楚时,也曾在写了2小时的代码后,提交svn时失误而导致文件被删除的悲惨历史.惨痛的教训让我开始了系统地学习svn的过程,一天后,我明白了它的原理,这时会很晰明确地知道每个命令的结果,也会很清楚地知道自己怎样做才是最合适的. 简单总结一些best practice: Check in early,Check in often(这个是很重要的,尤其是多个开发的团队,这样可以大大减少冲突的可能) 发现冲突第一时间解决(不能将冲突留给你的同事,发现了第一时间解决,如果需要要向冲突的相关同事沟通交流) 只提交需要提交的文件(一些临时文件不要提交,不能污染整个代码库) 熟悉常用的命令,如add/rm/up/ci/co/stat/merge/diff等 大致一个月后,我逐渐明白一个源码管理工具对于一个项目的意义和作用.自此后,我去公司实习我会第一时间询问他们是否使用源码管理工具,使用哪种工具.而对于自己的一些业余项目,我也通常是使用google code来管理起来,甚至当前的这些博客的源码(不过最近已经迁移到了hg的一个hosting service下,原因请参考下文). 到了去年的晚些时候,开始知道了分布式源码管理工具,了解了它与集中式工具的区别和优

图像处理之四种边缘检测算子比较

数字图像处理 第三次作业 SpadesQ, Sun Yat-sen University 2017/4/27 1.边缘检测 边缘一般是指图像在某一局部强度剧烈变化的区域。强度变化一般有两种情况: ●阶跃变化 ●屋顶变化 边缘检测的任务: 找到具有阶跃变化或者屋顶变化的像素点的集合。 边缘检测基本原理: 既然边缘是灰度变化最剧烈的位置,最直观的想法就是求微分。 对于第一种情况:一阶微分的峰值为边缘点,二阶微分的零点为边缘点。 对于第二种情况:一阶微分的零点为边缘点,二阶微分的峰值为边缘点。

2.matlab内置函数

分析:通过对Roberts,Sobel,Prewitt,Log和Canny进行MATLAB 仿真实验对比,结果表明,Sobel,Prewitt和Roberts算子的算法简单,但检测精度不高,Log和Canny算子的算法复杂,但检测精度较高。在应用中应根据实 际情况选择不同的算子。

3.四种算子对比分析 3.1 Sobel算子 Sobel算子在边缘检测算子扩大了其模版,在边缘检测的同时尽量削弱了噪声。其模版大小为3×3,其将方向差分运算与局部加权平均相结合来提取边缘。在求取图像梯度之前,先进行加权平均,然后进行微分,加强了对噪声的一致。Sobel 算子所对应的卷积模版为: 图像中的每个像素点和以上水平和垂直两个卷积算子做卷积运算后,再计算得到梯度幅值G ( x,y),然后选取适当的阈值τ,若G ( x,y)>τ,则(i ,j)为边缘点,否则,判断(i,j)为非边缘点。由此得到一个二值图像{ g (i,j)},即边缘图像。Sobel 算子在空间上比较容易实现,不但产生较好的边缘检测效果,同时,由于其引入了局部平均,使其受噪声的影响也较小。若使用较大的邻域,抗噪性会更好,但也增加了计算量,并且得到的边缘比较粗。在对精度要求不是很高的场合下,

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