基于MFC框架的数字图像处理算法示例

已于 2023-05-23 22:26:13 修改
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分类专栏： MFC数字图像处理 文章标签： mfc c++
于 2023-05-23 21:52:04 首次发布
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AlexNet模型实现鸟类识别
09-20 1250
基于AlexNet架构的创新应用：项目基于经典的AlexNet架构，该架构的独特之处在于其深度和卷积层的数量。通过五个卷积层和三个全连接层的组合，AlexNet能够在提取图像特征时实现更深的层次表达。这种架构已经证明在处理复杂的图像分类任务时具有极强的能力，本项目将其应用于鸟类识别任务，提升了对复杂图像的分类精度。针对鸟类图像的优化处理：代码中的数据处理模块展示了如何通过预处理提升模型的性能。特别是通过调整图像的大小、归一化等操作，确保输入的图像符合模型要求，同时减少图像的噪声和其他影响分类效果的因素。
【目标检测数据集】鸟数据集3233张VOC+YOLO格式
lwx666sl的博客
03-31 869
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：3233 标注数量(xml文件个数)：3233 标注数量(txt文件个数)：3233 标注类别数：1 标注类别名称:["bird"] 每个类别标注的框数： bird 框数 = 10506 总框数：10506 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文
MFC图像处理
12-25
适合MFC 图像处理初学者，自己也是菜鸟级的。有基本的点运算 适合MFC 图像处理初学者，自己也是菜鸟级的。有基本的点运算
[源码和文档分享]基于VC++的MFC框架实现的数字图像处理算法
12-07 513
一、课程背景 数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科，因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。近年来，数字图像处理技术日趋成熟，它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域，并促使这些学科产生了新的发展。 图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此，图像处理的应用领域必然涉及到人...
MFC 图像处理软件开发
u011109761的专栏
06-14 588
MFC 实战，图像处理软件
[实战]200类鸟类细粒度图像分类
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Mind_programmonkey的博客
06-17 2万+
[实战]200类鸟类细粒度分类识别 我又来了！！！！ 一、图像分类 这次进行实战项目，鸟类细粒度分类识别实战。再讲细粒度分类之前，让我们先回顾一下图像分类吧。 图像分类是计算机视觉的最基础的一个任务，从最开始的入门级的mnist手写数字识别、猫狗图像二分类到后来的imagenet任务。图像分类模型随着数据集的增长，一步步提升到了今天的水平。计算机的图像分类水准已经超过了人类。 在这里我把图像分...
基于卷积神经网络模型开发构建国内大规模鸟类图像识别分析系统
Together_CZ的博客
11-13 312
基于卷积神经网络模型开发构建国内大规模鸟类图像识别分析系统
鸟类图像识别与分类数据集概览（猫脸码客 第207期）
最新发布
猫脸码客的博客
10-05 1373
鸟类识别与检测数据集通常包含大量的鸟类图像，这些图像经过精心挑选和标注，以确保数据的质量和准确性。这些数据集可以用于训练机器学习模型，特别是深度学习模型，以实现高精度的鸟类识别和检测。根据标注方式的不同，鸟类识别与检测数据集可以分为两类：基于边界框的标注和基于像素的标注。基于边界框的标注主要关注鸟类的位置和大小，通常用于目标检测任务；而基于像素的标注则更关注鸟类的形状和轮廓，通常用于图像分割任务。以下是一些著名的鸟类识别与检测数据集，按照其发布时间、来源和应用场景进行介绍。
MFC在数字图像处理中的实践应用示例
4. MFC与数字图像处理的结合：在MFC框架中实现数字图像处理，关键在于如何在MFC应用程序中集成图像处理算法。这通常涉及到在窗口中加载和显示图像、对图像进行算法处理、实时显示处理结果等功能。例如，可以使用MFC...
MFC框架下数字图像均值与中值处理方法
根据所提供的文件信息，我们可以详细解析相关知识点如下： ### 标题解析： 文件标题为：“HistDemoB.rar”，表明这是一个压缩包文件，其内容是关于...整个项目可以作为学习MFC框架和数字图像处理技术的一个实用示例。
MFC框架下图像处理程序功能介绍
在数字图像处理中，通过应用拉普拉斯算子对图像进行卷积操作，可以增强图像的边缘。拉普拉斯算子是一种二阶微分算子，可以突出图像中的灰度突变区域。 4. 对数变换：对数变换是一种非线性灰度变换，用于增强图像的...
数字图像处理——MFC实现DICOM图像打开与处理
08-07
综上所述，"数字图像处理——MFC实现DICOM图像打开与处理"涉及了 DICOM 格式理解、MFC 应用程序开发、图像处理算法、窗位窗宽调整和文件I/O等多个方面。通过学习和实践这些知识点，开发者可以构建自己的DICOM图像...
MFC DirectShow在数字图像处理中的应用
总结来说，MFC结合DirectShow为数字图像处理提供了强大的框架支持。通过使用DirectShow的过滤器图，可以在MFC应用程序中实现视频和音频的捕获、处理和播放。开发者可以利用现有的DirectShow过滤器或者创建新的过滤器...
Xception算法解析-鸟类识别实战-Paddle实战
m0_63642362的博客
06-21 763
今天详解以下Xception算法，同时应用它做一个鸟类识别。Xception模型在极大的减少了网络参数量和计算复杂度的同时仍然可以保持卓越的性能表现。
鸟数据集3233张VOC+YOLO格式
2402_83140078的博客
03-31 473
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：3233 标注数量(xml文件个数)：3233 标注数量(txt文件个数)：3233 标注类别数：1 标注类别名称:["bird"] 每个类别标注的框数： bird 框数 = 10506 总框数：10506 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文
C++/OpenCV实现图像目标识别与分类
qq_44171096的博客
07-06 2万+
写在前面 这次分享的为一个很理想的情况下的目标识别与分类，对象为螺丝、螺帽、圆环这三个东西，其实就是图一乐呵，为什么说理想化呢？看一下本文使用的实验图片。 可以看到，图像中三个目标非常清楚，因为该图背景非常单一，这张图为在我床单上拍的。最近也还在补充图像处理相关的数学基础理论，要达到能在复杂背景下的目标检测与识别，需要学习的地方还很多。 方法流程 图像预处理，包括去噪、去除背景、阈值化 图像分割 特征提取 机器分类学习 下面根据该顺序具体介绍相关代码以及效果。 1.图像预处理 首先是去除噪声，本文使用
人工智能实验：动物识别系统（C++代码实现）
hanmo22357的博客
10-08 1万+
R13：if 动物是鸟and不会飞 and有长脖子and有长腿 and有黑白二色 then 动物是鸵鸟。R10：if 动物是哺乳动物 and是食肉动物and有黄褐色 and有黑色条纹 then 动物是虎。R11：if动物是有蹄类动物 and 有长脖子and有长腿and有暗斑点 then 动物是长颈鹿。R9：if 动物是哺乳动物and是食肉动物and有黄褐色 and 有暗斑点 then 动物是豹。R7：if 动物是哺乳动物and有蹄then动物是有蹄类动物。R3：if 动物有羽毛 then 动物是鸟。
5.rk3588用cv打开相机或读取图片（C++）
weixin_71719718的博客
01-25 1071
以上代码中的opencv_cam.cpp是自己的cpp文件，根据自己的文件名称修改即可。代码中图片的路径修改为自己的图片路径。
深度学习卷积神经图像分类实现鸟类识别含训练代码和鸟类数据集(支持repVGG，googlenet, resnet, inception, mobilenet)
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