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c# 底片效果显示图像,就像旧式相机的底片一样
c# 底片效果显示图像,就像旧式相机的底片一样
于 2013-06-04 发布
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特征选择之relief-F的MATLAB实现
Relief-F 算法是由 Kononenko 在 Relief 算法基础上扩展得到的,可以用来解决多分类与回归问题。 Relief-F 特征选择算法利用特征与类别间的相关程度判别特征的敏感程度,敏感的特征能使同类样本靠近,非同类样本远离。基本思想是: 先随机从总样本集 D中获取一个样本 R, 然后在 与 R 同类样本集中和与R 异类 样 本 集 中 各 获 取 k 个近 邻 样 本, 在 特 征 集 F中如果某个特征上异类样本的距离大于同类样本,则这个特征是有利于分类的,增加其权重,重复 n 次 取所有结果的均值作为每个特征的最终权重值.
2020-11-29
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用哈夫曼算法对图像进行压缩, 1.颜色模式转换及采样; 2.DCT变换(离散余弦变换); 3.量化;4.编码(有算术编码和哈夫曼编码两种,这里采用哈夫曼编码)
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具体实现思路:以4位数字的验证码为例 1、人工将验证码的4位数字每位对应的代码存入数据库中,每位存入0-9对应的代码,每个数可以多存这样可以提高识别率; 2、获取验证码以后,对其进行去背景、灰度处理、去噪点处理、分片处理以后生成每位数字对应的代码; 3、去背景色,这一步的目的是把验证码和背景颜色区别开来。4、去噪声:这一步要取出图像上的孤立点。这些孤立点被认为是噪声。 孤立点的定义:某个点,周围没有与该点等值的点。 或者某个连接块,该连接块的元素的个数小于某个给定值K, 把元素个数很小的连接块也定义为孤立点,有助于去处噪声。 去噪声算法:参照去背景算法。 5、图像锐化:图像锐化的目的是增强边界。这一步是可选的。看验证码的情况,这一步可以跳过。 6、图片有效区域截取:这个操作是将图片除验证码字符以外的边框去掉,只留下验证码字符图片,这样保证分片的准确性。 7、图片分片处理,这个处理是将整个图片分割成单个字符图片。8、拿分片图像生成的代码(eg:000111110011…..)与DB中已有代码相比较,取得相似度最高的即要验证码的字符; 注:如果DB的样本越多,识别的准确率也越高,但是速度会相应变慢
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