公众号：瑞行AI

本文为参考《Python计算机视觉编程》[美]Jan Erik Solem著的学习笔记。

matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数，即1个字节)，以此方式存储的图像称作8位图像，相比较matlab默认数据类型双精度浮点double（64位，8个字节）可以节省存储空间。详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵，当为RGB图像时，就存入8位RGB矩阵中。例如，彩色图像像素大小是400*300( 高 * 宽 )，则保存的数据矩阵为400*300*...

人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔晶状体、视网膜等部分组成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分，其包含有很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征。虹膜在一定波长的红外光(一般在700-900纳米之间)照射下，总体上呈现一种由里到外的放射状结构。通常，我们将这些细微特征称为虹膜的纹理特征。虹膜的特征“唯一性”是其在身份识别领域的应用价值所在。针对虹膜的纹理特征，虹膜识别技术采用专

本文内容参考《数字图像处理基础》Wilhelm Burger等著。 “点运算”是在不改变图像大小、几何形状以及局部结构的情况下，对像素值进行修改，新图像的像素值只与原图像同一位置的像素值有关。 “滤波器”一般会用到原图像中的多个像素来计算每个新像素，一个滤波器用一个“滤波矩阵”（或“滤波模板”）表示，它的重要参数包括“滤波区域的尺寸”、“滤波区域的形状”。线性滤波器：一、平滑滤波器：将图像中某一

本文内容参考《数字图像处理基础》Wilhelm Burger等著。 边缘：图像中那些沿某一方向局部强度变化显著的位置。局部强度变化越强烈，越能证明这一位置存在边缘。基于梯度的边缘检测：将图像矩阵的一行灰度变化看作一个一维函数f(x)f(x)，则像素变化就是f′(x)=dfdx(x)f^{'}(x)=\frac{df}{dx}(x)。对于离散函数f(u)f(u)，用中心差分公式粗略估计点uu处的切

本文内容参考《数字图像处理基础》Wilhelm Burger等著。 根据图像数组获得边缘检测信息，然后循着已检测到的边缘点找到轮廓线。轮廓跟踪：从那些边缘强度较大的地方开始，沿着两个不同方向跟踪边缘点，直到这两条轨迹相遇并形成一条闭合的轮廓线。（灰度梯度弱——>边缘消失；交叉边缘——>歧义）边缘图：通过“阈值运算”对一个“图像像素”是否属于边缘点做“二值判断”(这里需要被判断的“图像像素”是指由“

（1.）strcat()函数：合并字符串>> InputPath='E:\Matlab\虹膜识别matlabProject\0023';strcat(InputPath,'*.bmp')ans =E:\Matlab\虹膜识别matlabProject\0023*.bmp（2.）dir()函数，参数是目录：列出指定目录下所有子文件夹和文件>> InputPath='E:\Ma

#Matplotlib的相关使用from PIL import Imagefrom pylab import *#array()以数组形式读取图像im=array(Image.open('testpic.jpg').convert('L'))#imshow()根据数组绘制图像imshow(im)#x表示点的横坐标，y表示点的纵坐标x=[10,10,40,40]y