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人脸鉴别编造—卒业打算论文doc

发布时间:2022-10-02 08:40:55

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  PixelOffset(i,j,wBytesPerLine); //获得蓝色分量 *(lpData+lOffset) = colorb; //绿色分量 colorb = *(lpData+lOffset+1); colorb *=co; if(colorb

  255) colorb = 255; *(lpData+lOffset+1) = colorb; //赤色分量 colorb = *(lpData+lOffset+2); colorb *=co; if(colorb

  255) colorb = 255; *(lpData+lOffset+2) = colorb; } ② 光后赔偿的效率图如下所示 : 图 4-1 原图 图4-2 光后)算法思思 ① 彩色转换成灰度 将彩色图像转化为灰阶图像常采用如下的体味式: gray=0.39×R+0.50×G+0.11×B(式3) 个中,gray为灰度值,R、G、B辨别为赤色、绿色和蓝色分量值。 ② 灰度比例变换 灰度比例变换是把原像素的灰度乘以一个缩放因子,并结尾截至[0,255]。 ③ 灰度线性变换 当图像因为成像时曝光不够或曝光太甚,会发作比照度不够的弊病,从而使图像中的细节分别不清。将图像灰度实行线性扩展,常能明显地刷新图像的表观。灰度线性变换的策动式为: g = (式4) f,其他 式中,f是原像素的灰度,g为变换后的灰度。该变换把属于[a,b]的灰度级变换至灰度区间[c,d],而没有正在[a,b]区间的原像素灰度将维系稳固。这里a,b,c,d,f,g均为[0,255]之间的整数值。可见,a被映照为c,b被映照为d。 ④ 灰度线性截断 灰度线性截断的思思是:倘若原像素的灰度幼于a,则该像素的灰度等于c;倘若原像素的灰度大于b,则该像素的灰度等于d。 (2)实在完毕灰度化功用 正在明确了灰度化的道理之后,就可实行编码来完毕该功用。 ① 编纂菜单IDR_MAINFRAM,先正在个中增添一菜单项,将其定名为”图像灰度化”,并将其ID号设为ID_READY_SCALE, 对应文献FaceDetectView.Cpp中的函数ReadyLightingconpensate()完毕. ② 现该模块的主旨代码如下: 获取蓝色分量 ColorB=*(lpData + lOffset); 获取绿色分量 ColorG=*(lpData + lOffset+1); 获取赤色分量 ColorR=*(lpData + lOffset+2); 策动灰度值 gray = (ColorG*50+ColorR*39+ColorB*11)/100; 显示灰度图像 *(lpData + lOffset)=gray ; *(lpData + lOffset+1)=gray ; *(lpData + lOffset+2)=gray ; 个中lpData是图片数据区,lOffset是图片像素的偏移,gray 是图像的灰度值 ③ 图像灰度化效率图: 图 4-3 图像灰度化效率图 3、高斯光滑 (1) 算法思思 正在先容高斯光滑前,先先容模板操作。模板操作是数字图像惩罚中每每用到的一种运算手法,图像的光滑、锐化以及细化、角落检测都要用到模板操作。比如:有一种常见的光滑算法是将原图中一个像素的灰度值和它四周临近八个像素的灰度值相加,然后求得的均匀值(除以9)行动新图中该像素的灰度值,用如下手法来显露该操作: 1 1 1 1/9 1 1· 1 1 1 1 上式似乎于矩阵,咱们一样称之为模板。中央的斑点显露该元素核心元素,即该个元素是要实行惩罚的元素。倘若模板是: 1· 1 1 1/9 1 1 1 1 1 1 则该操作应当描写为:将原图中一个像素的灰度值和它右下临近的8个像素的灰度值相加,然后将求得的均匀值9(除以9)行动新图中该像素的灰度值。倘若模板为 2. , 1 则显露将本身灰度值的2倍加下边的元素灰度值行动新值,而 2 则显露将本身 1. 灰度值加上边元素灰度值的2倍行动新灰度值。一样模板不答应移出范围,于是惩罚后的图像会比原图幼,比如:当模板是 1. 0 原图灰度值矩阵是 1 1 1 1 1 0 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 时,始末模板操作后的图像为 5 5 5 5 - 8 8 8 8 - 11 11 11 11 - - - - - - “-”显露范围上无法实行模板操作的点,日常的做法是复造原图的灰度值,不再实行任何其他的惩罚。模板操作完毕了一种周围运算,即某个像素点的结果不但和本像素灰度有。



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