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上传时间: 2012-08-20
详细说明： PCA带图像% Face recognition by Santiago Serrano %人脸识别代码 clear all close all clc % number of images on your training set. %训练集数目 M=10; %Chosen std and mean. %It can be any number that it is close to the std and mean of most of the images. um=100; ustd=80; %read and show images(bmp); %读入M个训练图像并显示在一个窗口上 S=[]; %img matrix figure(1); for i=1:M str=strcat('C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\6311661897288432PCA\97288432PCA\',int2str(i),'.bmp'); %concatenates two strings that form the name of the image eval('i mg=imread(str);'); subplot(ceil(sqrt(M)),ceil(sqrt(M)),i) imshow(img) if i==3 title('Training set','fontsize',18) end drawnow; [irow icol]=size(img); % get the number of rows (N1) and columns (N2)获得图像的大小,所有图像的大小要一致 temp=reshape(img',irow*icol,1); %creates a (N1*N2)x1 matrix一幅图像构造一个向量 向量的大小和图像大小有关 S=[S temp]; %X is a N1*N2xM matrix after finishing the sequence 生成一个向量矩阵,M个图像有M列 %this is our S end %Here we change the mean and std of all images. We normalize all images. %This is done to reduce the error due to lighting conditions. %下面是对图像规范化,更具所有图像的的平均值和方差 for i=1:size(S,2) temp=double(S(:,i)); m=mean(temp); st=std(temp); S(:,i)=(temp-m)*ustd/st+um; end %show normalized images 显示规范化后的图像 figure(2); for i=1:M str=strcat(int2str(i),'.bmp'); img=reshape(S(:,i),icol,irow); img=img'; eval('imwrite(img,str)'); subplot(ceil(sqrt(M)),ceil(sqrt(M)),i) imshow(img) drawnow; if i==3 title('Normalized Training Set','fontsize',18) end end %mean image;显示平均图像,所有图像叠加在一起 m=mean(S,2); %obtains the mean of each row instead of each column tmimg=uint8(m); %converts to unsigned 8-bit integer. Values range from 0 to 255 img=reshape(tmimg,icol,irow); %takes the N1*N2x1 vector and creates a N2xN1 matrix img=img'; %creates a N1xN2 matrix by transposing the image. figure(3); imshow(img); title('Mean Image','fontsize',18) % Change image for manipulation %对图像变换便于处理 ...展开收缩
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