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知己知彼：一.论文思路相同算抄袭么？1.在学术上，算是借鉴，但是如果没有创新点，是没有学术价值的，没有意义的论文和研究。2.在抄袭检测中，如果论文思路相同，软件是查不出来的。所以，思路相同，文字不同，也是大部分人避过论文抄袭检测的有效手段。二：硕士论文检测是如何运作的？1.提交完整版的论文word文档2.系统对标注格式的文档进行分章3.每一章节独立检测抄袭率4.对引用的参考文献进行处理，剔除参考文献部分5.计算全文抄袭率，并标注6.检测不出繁体字论文三.知网论文检测1、对格式的要求 知网学位论文检测为整篇上传，格式对检测结果可能会造成影响，需要将最终交稿格式提交检测，将影响降到最小，此影响为几 阅读全文
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Fajr: 6:31 amShurooq: 7:37 amDhuhr: 1:16 pm'Asr: 4:29 pmMaghrib: 6:55 pm'Isha: 8:01 pm 阅读全文
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1. 区域生长区域增长方法是根据同一物体区域内象素的相似性质来聚集象素点的方法，从初始区域（如小邻域或甚至于每个象素）开始，将相邻的具有同样性质的象素或其它区域归并到目前的区域中从而逐步增长区域，直至没有可以归并的点或其它小区域为止。区域内象素的相似性度量可以包括平均灰度值、纹理、颜色等信息。 区域增长方法是一种比较普遍的方法，在没有先验知识可以利用时，可以取得最佳的性能，可以用来分割比较复杂的图象，如自然景物。但是，区域增长方法是一种迭代的方法，空间和时间开销都比较大。 区域生长是一种串行区域分割的图像分割方法。区域生长是指从某个像素出发，按照一定的准则，逐步加入邻近像素，当满足一定的条件时 阅读全文
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#include "highgui.h"#include "cv.h"#include <cvaux.h>int main(int argc, char *argv[]){ const char * filename = "E:\\111.jpg"; // Matlab风格的cvLoadImage 函数的另一种调用 IplImage *img = cvLoadImage(filename,1); if(!img)//载入失败 { fprintf(stderr,"Can not load image %s \n&q 阅读全文
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#include "cv.h"#include "highgui.h"#include <math.h>IplImage* image[2] = { 0, 0 }, *image0 = 0, *image1 = 0;CvSize size;int w0, h0,i;int threshold1, threshold2;int l,level = 4;int sthreshold1, sthreshold2;int l_comp;int block_size = 1000;float parameter;double threshold;dou 阅读全文
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SVMs是对数据分类一种有用的技术。尽管sVM被认为比神经网络容易点，而用户由于不熟悉SVM，在开始时经常得到不理想的结果。我们的目的是让初学者获得可接受的结果。尽管用户无需理解SVM的基础理论，但简单的介绍这些必要的基础对于我们实际操作是必要的。一个分类工作常常把数据分为训练集和测试集。训练集中每个样本都包含一个“目标值”和一些属性值。SVM的目标就是产生一个模型（基于训练数据），这个模型将预测测试数据的目标值，当然仅由测试数据的属性值决定。给出一个训练集的实例（Xi,Yi）,i=1...l;Xi属于Rn，y属于（-1,1），SVM要求下面优化问题的解决方案：这里训练向量Xi通过函数被映射到 阅读全文
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转自http://blog.csdn.net/kofsky/article/details/2434948这两天和几个同学都谈了点论文的东西。感觉常常有几个问题常常需要注意下，仅仅个人意见：而且这是都是入门级别的，都是个人意见，请谨慎参考。 1.论文的立题点 这个在论文中最关键的。因为你需要说服别人，你的论文是有价值的，你的工作是有意义的。那你就需要展示出你论文最为独特的地方。对于多数论文，都是是算法改进为主的（仅限在图像处理／机器学习/模式识别/搜索相关领域，其他未知）。在这一类以算法改进为主的论文中，论文的独特之处常常以这样的方式出现：比如说： 1).算法XXX，没有考虑某个因素，而这个因 阅读全文
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转自http://blog.csdn.net/kofsky/article/details/1862067目前提取图像区域的颜色纹理特征值包括：rgbColorFeature RGB颜色空间特征值 RGB颜色分量的均值,标准差,方差,相关系数 12个hsiColorFeature HSI颜色空间特征值 HSI颜色分量的均值,标准差,方差,相关系数 12个ntscColorFeature NTSC颜色空间特征值 NTSC颜色分量的均值,标准差,方差,相关系数 12个gaborFeature gabor变换提取的纹理特征 均值，标准差 特征数量 64=4(频率个数)X8(方向个数)X2(每组提取的 阅读全文
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Texture Features: Texture contains importantinformation in image classification, as it represents the contentof many real-world images. Textures are characteristic intensity(or color) variations that typically originate from roughness ofobject surfaces (Davies, 2008). As a powerful source ofinformat 阅读全文
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#include "cv.h"#include "highgui.h"int main(){ //载入图像 IplImage* pimg= cvLoadImage("D:\\baboon.jpg",1); if (!pimg) { return -1; } //显示图像 cvNamedWindow("src",1);//创建窗口 cvShowImage("src",pimg);//显示图像 cvWaitKey(0);//等待按键 cvDestroyWindow("src"); 阅读全文
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这个真的比较难，经过看论文，他提到一直方法是提取外接矩形，外接矩形外面的像素=0；按照这个思路，我计算了相关GLCM纹理，貌似还行吧！ 阅读全文
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交叉验证（Cross validation)，有时亦称循环估计， 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析， 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。 一开始的子集被称为训练集。而其它的子集则被称为验证集或测试集。交叉验证是一种评估统计分析、机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力（generalize），交叉验证一般要尽量满足：1）训练集的比例要足够多，一般大于一半2）训练集和测试集要均匀抽样交叉验证主要分成以下几类：1）k-folder cross-validation:k个子集，每个子集均做一次测试集，其余的作为训练集。交叉验证重复k次，每 阅读全文
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i have a grey image , now i want to get the GLCM Contrast image , GLCM Homogeneity image like behind image example showing in the next :who can help me ? 阅读全文
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http://wenku.baidu.com/view/3965be649b6648d7c1c746b3.html解释的很清楚，就是还下载不下来！ 阅读全文
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如图：在单文档菜单栏新建一个ADD菜单项然后对这个ADD创建num_add类，并创建事件，点击出现对话框：void CDocement1Doc::On_ADD(){// TODO: Add your command handler code herenum_add dlg1;dlg1.DoModal();} 输入之后，计算sum，并点击OK键创建事件：void num_add::OnOK(){// TODO: Add extra validation hereUpdateData(TRUE);m_sum = m_a + m_b;UpdateData(FALSE);CDialog::OnOK(. 阅读全文
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获取编号，需修改代码： int cl_time = 0; if(cl_time >= class_n*class_nn) AfxMessageBox("样本选择结束"); else { my_lookregion(curRegion,m_HC.tag,rect,area,cl_time%class_nn); cl_time++; } if(cl_t... 阅读全文
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软件：Mindjet MindManager Pro 7破解版如何得到：博客园搜索Mindjet Mind灰常多破解版的链接目的：设计样本分类的流程同时熟悉Mindjet MindManager简单操作其实就是利用几个插入，然后标志下，注释一个，呵呵！感觉挺不错的，之前一直用viso，画箭头是个技术活，现在用Mindjet MindManager感觉毫无鸭梨！呵呵！ 阅读全文
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// TODO: Add your command handler code here CImageDoc*pDoc=GetDocument(); pDoc->save_curregionID(); std::ifstream ID_file("E:\\all_ID.txt",ios::in ); std::ifstream label_file("E:\\all_label.txt",ios::in ); if (!ID_file.is_open()) AfxMessageBox("Unable to open ID_file" 阅读全文
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1.The kernel is effectively a similarity measure, so choosing a kernel according to prior knowledge of invariances as suggested by Robin (+1) is a good idea.In the absence of expert knowledge, the Radial Basis Function kernel makes a good default kernel (once you have established it is a problem req 阅读全文
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当一幅图中每个象素赋予不同的RGB值时，能呈现出五彩缤纷的颜色了，这样就形成了彩色图。的确是这样的，但实际上的做法还有些差别。让我们来看看下面的例子。有一个长宽各为200个象素，颜色数为16色的彩色图，每一个象素都用R、G、B三个分量表示。因为每个分量有256个级别，要用8位(bit)，即一个字节(byte)来表示，所以每个象素需要用3个字节。整个图象要用200×200×3，约120k字节，可不是一个小数目呀！如果我们用下面的方法，就能省的多。因为是一个16色图，也就是说这幅图中最多只有16种颜色，我们可以用一个表：表中的每一行记录一种颜色的R、G、B值。这样当我们表示一个 阅读全文
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http://www.wisc.edu/search/?cx=001601028090761970182%3A2g0iwqsnk2m&cof=FORID%3A10&q=libsvm&search_button=Go%21这也是在Mr lin的libsvm FAQ里提到的使用libsvm Tool的一些大学，这些大学的开放性精神令人敬佩！逐步更新！ 阅读全文
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转自http://034080116.blog.163.com/blog/static/33406191200964103748136/在OpenCV中文论坛上很多人问到这样的问题，如何对图像的不规则区域设置ROI，即设置敏感区域，以用来做相关的图像处理。我将根据自己的点点经验，在此进行简单的归纳。对图像的不规则区域设置ROIOpenCV自带的函数cvSetImageROI( IplImage* image, CvRect rect )只能设置矩形的敏感区域，而实际图像处理中遇到的处理对象都是非矩形的不规则形状，此时用cvSetImageROI( IplImage* image, CvRect 阅读全文
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A few days ago, a reader asked me about selecting circular ROI using OpenCV. I think such a function for selecting non-rectangular subimage would be useful, so I tried to write one.OpenCV doesn't provide a function to make non-rectangle ROI, so I use image mask to do the trick. It works like thi 阅读全文
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char* readline(FILE *input){ int len; if(fgets(line,max_line_len,input) == NULL) return NULL; while(strrchr(line,'\n') == NULL) { max_line_len *= 2; line = (char *) realloc(line, max_line_len); len = (int) strlen(line); if(fgets(line+len,max_line_len-len,input) == NULL) break; } return line; 阅读全文
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转http://blog.sina.com.cn/s/blog_59d470310100guu3.html1. LIBSVM 软件包简介LIBSVM 是台湾大学林智仁(Chih-Jen Lin)博士等开发设计的一个操作简单、易于使用、快速有效的通用SVM 软件包，可以解决分类问题（包括C- SVC、n - SVC ）、回归问题（包括e - SVR、n - SVR ）以及分布估计（one-class-SVM ）等问题，提供了线性、多项式、径向基和S形函数四种常用的核函数供选择，可以有效地解决多类问题、交叉验证选择参数、对不平衡样本加权、多类问题的概率估计等。LIBSVM 是一个开源的软件包，需要 阅读全文
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项目名称右键 -> 属性 -> 项目属性页 -> 配置属性->调试->命令参数：在这里设置即可。注意问题：（1） 这里隐含了第一个参数，即可执行文件路径（如，X:/Path1/Path2/Test.exe）；（2） 多个参数必须用空格分隔。一个空格和多个空格效果一样，编译器将其解释为一个空格；逗号和分号不能用来分隔各参数，如果写上，会被认为是参数的一部分；（3） 如果参数中包含有空格，则这个参数应该用英文状态下的双引号括起来做为一个整体。如，"- paraX" 表示了一个参数：- paraX。 阅读全文
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转自http://blog.csdn.net/flydreamGG/article/details/4468995其实，这部分写也是多余，google一下“libsvm使用”，就会N多的资源，但是，为了让你少费点心，在这里就简单的介绍一下，有不清楚的只有动动你的mouse了。需要说明的是，2.89版本以前，都是svmscale、svmtrain和svmpredict，最新的是svm-scale、svm-train和svm-predict，要是用不习惯，只需要把那四个exe文件名去掉中间的短横线，改成svmscale、svmtrain和svmpredict就可以了，我们还是按原来函数名的讲。1. 阅读全文
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从得到的另一文本保存的结果：x-1 11 17837.8 1209102 9072.4 96042.53 5.79773 8.938434 0.000159379 0.004886745 0.113665 0.3380396 47.6554 885.1547 5.89921 9.0453899999999998 0.000139872 0.004299349 0.09410209999999999 0.3010710 68.66500000000001 1343.0111 5.83471 8.9660312 0.000153273 0.0046784213 0.106747 0.3251291 阅读全文
摘要：
(1)将SkinMagicTrial.lib、SkinMagicTrial.dll和SkinMagicLib.h拷贝到项目根目录下，并在工程中添加；(2)把Skins文件夹放在项目根目录下；(3)将 #include "SkinMagicLib.h" 拷贝到 StdAfx.h文件中；(4)在C**App类中打开InitInstance()函数，在函数其开始部分增加 VERIFY( 1 == InitSkinMagicLib( AfxGetInstanceHandle(), _T("ReadUI") ,NULL,NULL ) ); VERIFY( 1 == 阅读全文
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转自http://www.codeproject.com/KB/DLL/MatlabNN_BKM.aspxIntroduction This Article And Source Code Intended Those Users Who Are Working OnNeuralNetwork Related Projects.In This Article ,i am using MATLAB 6.5NeuralNetwork ToolBox To CreateNeuralNetwork And Call The Same From Other Environments Like VB,C+ 阅读全文