【代码】使用medpy 计算HD95。

使用 conda-pack（最佳方案）

// MFC_workDlg.cpp: 实现文件//#include "pch.h"#include "framework.h"#include "MFC_work.h"#include "MFC_workDlg.h"#include "afxdialogex.h"#include "opencv2/opencv.hpp"#include <opencv2\imgproc\types_c.h

梯度锐化法对于离散的图像而言，一阶偏导数采用一阶差分近似表示为为简化运算，经常采用梯度算子算法void CMFCworkDlg::OnBnClickedButton4(){// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码Mat image = imread("ema.jpg", 1);Mat image_gray = gray_img(image);Mat result, grad;result.c

Laplace增强算子法Laplace算子是线性二阶微分算子对于离散的图像而言，二阶偏导数可用二阶差分近似Laplace增强：void CMFCworkDlg::OnBnClickedButton5(){// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码//laplace增强Mat image = imread("ema.jpg", 1);Mat image_gray = gray_img(image

任何一幅未经处理的原始图像，都存在着一定程度上的噪声干扰。噪声恶化图像质量，使图像模糊，甚至淹没需要检测的特征，给图像的分析带来困难，因此需要对图像进行滤波处理。图像滤波算法主要分两类：空域滤波和频域滤波。1、空域滤波空域法是在空间域内直接对图像的灰度值进行处理。邻域平均法中值滤波法数学形态学法...

目的：改善图像的视觉效果，便于对图像的分析和处理。直方图均衡化：通过修改直方图来增强图像。图像锐化法：增强图像的边缘或轮廓。直方图均衡化将原图像通过某种变换，得到一幅具有均匀分布灰度直方图的新图像。g(i,j)=G(f(i,j))变换函数满足条件：在0≤f(i,j)≤255内为单调递增函数，灰度级从黑到白次序不变。0≤g(i,j)≤255，确保映射函数变化后的像素在允许的范围内。//直方图均衡化M

出现conda 环境名字丢失的情况可以使用source + env_path 激活环境source + env_pathsource /home/lus.....使用clone 重新创建虚拟环境使用clone 克隆新的环境，然后删除没有名字的虚拟环境。conda create -n name --clone path...

首先演示安装VS2017，然后展示配置opencv

将图像进行切块