图像识别c语言
A. 搞算法（图像识别，深度学习）必须要懂C/C++吗
由于图像识别、深度学习这方面已经有许多人做了基础性工作，他们提供的程序或者库都是利用c或c++形式提供的，或者是类似的调用接口，因此要利用这些库、将这些基本算法结合到自己的工程中来，需要c和c++的知识
算法应当是可移植的，同时又不能离硬件太远。可移植的特点是要求编程语言具备可移植性、通用性，c或c++是比较好的载体；所谓离硬件不太远，是因为要在算法优化方面有需求时，需要针对硬件特点，或者硬件提供的能力，做到发挥算法的最大效能，由于c语言可以很好地结合汇编语言和高级语言，因此在优化方面是比较灵活的。
如果大部分通用算法都是用c或c++编写的，为成为通用算法，你有可能需要顺应这一习惯，以便别人将你的算法结合到他们的c或c++工程中去。
往往你的算法是在别人编写的现有算法上改进得到，如果别人的算法就是c或c++编写的，你需要这方面的知识来消化别人算法的思路，理解成熟算法的意图。
B. 基于C语言的图像识别的经典材料吗
没有什么基于C语言的图像识别材料的，图像识别技术大多讲的都是各种算法。建议搜索一些OpenCV相关的资料，里面会有相关图像识别的内容。个人感觉用OpenCV来入门学习图像识别技术比较好，因为它把复杂的算法封装成API函数了，理解起来比那些枯燥的图像算法书籍要容易的多，因为后者更像是一本数学书，看起来费劲而且容易厌烦。等把OpenCV用熟，需要改某个API函数时，再去理解算法就容易的多
（以上是个人经验）
C. 图像识别用什么语言写最简单
用C，实际上在windows下最常用的图像识别处理是Matlab，而Matlab的语法大部分直接继承自C。而在嵌入式领域，图形处理的一般分两种，一种属于编写了驱动，通过摄像头采集到图像发送到PC或者ARM上处理，这部分主要是C，还有一种，就是直接硬件处理图像，那部分硬件IO口设置之类的可以说完全是C和汇编完成了，更大程度还是C
D. 怎样用C语言读取一张图片并进行简单处理
图片格式有很多种
bmp,
jpg,
gif,
png
等等
每种都有自己的格式。
处理图片
一般流程
都是先读取图片文件，根据格式解析成位图(bitmap)
然后对位图进行处理。
所以
重点是解析。
这个是有很多的开源C库的。
E. 如何用c语言读取图片
#include
using namespace std;
#define Twoto1(i,j,w) i*w+j
void createimage(unsigned char *&img, int w, int h)
{img = new unsigned char[w*h];}
void delateimage(unsigned char*img)
{delete []img;}
void readimage(unsigned char*img, int w, int h, char *fname)
{
FILE *fp;
fopen_s(&fp,fname, "rb");
if (fp == NULL){ cout << "error" << endl; return; }
size_t result;
result=fread(img , sizeof(unsigned char), w*h, fp);
if (result != w*h)
{
cout << "Reading error" << endl;
return;
}
else
cout << "Reading Ok!" << endl;
fclose(fp);
}
void mobanjuanji(unsigned char image, unsigned char*image1, int w, int h, float moban[5][5])
{
for (int i = 0; i for (int j = 0; j if (iw - 3 || j>h - 3)
image1[Twoto1(i,j,w)] = 0;
else
{
float temp = 0;
for (int m = 0; m<5; m++)
for (int n = 0; n<5; n++)
{
temp += (image[Twoto1(i-2+m,j-2+n,w)] moban[m][n]);
}
if (temp>255) image1[Twoto1(i, j, w)] = 255;
else if (temp<0) image1[Twoto1(i, j, w)] = 0;
else image1[Twoto1(i, j, w)] = temp;
}
}
void saveimage(unsigned char *img, int w, int h, char *fname)
{
FILE *fp;
fopen_s(&fp, fname, "wb");
if (fp == NULL) { cout << "error" << endl; return; }
size_t result;
result = fwrite(img, sizeof(unsigned char), w*h, fp);
if (result != w*h)
{
cout << "Write error" << endl;
return;
}
else
cout << "Write Ok!" << endl;
fclose(fp);
}
void main()
{
unsigned char *img;
unsigned char *img1;
float moban[5][5] = { {0,0,0,0,0},{0, -1, 0, 1, 0 }, { 0, -2, 0, 2, 0 }, { 0, -1, 0, 1, 0 }, { 0,0,0,0,0 } };
//float moban[5][5] = { 0 };
int w = 512, h = 512;
createimage(img, w, h);
createimage(img1, w, h);
readimage(img, w, h, "E:ss.raw");
mobanjuanji(img, img1,w, h, moban);
saveimage(img, w, h, "E:ss_1.raw");
saveimage(img1, w, h, "E:ss_2.raw");
delateimage(img);
delateimage(img1);
}
(5)图像识别c语言扩展阅读
C语言实现一个图片的读出和写入
#include <stdlib.h>
#include <windows.h>
int file_size(char* filename)//获取文件名为filename的文件大小。
{
FILE *fp = fopen(filename, "rb");//打开文件。
int size;
if(fp == NULL) // 打开文件失败
return -1;
fseek(fp, 0, SEEK_END);//定位文件指针到文件尾。
size=ftell(fp);//获取文件指针偏移量，即文件大小。
fclose(fp);//关闭文件。
return size;
}
int main ()
{
int size=0;
size=file_size("qw");
printf("%d ",size);
FILE * pFile,*qw;
char *buffer=(char*)malloc(sizeof(char)*size);
qw =fopen("qw","r");
pFile = fopen ( "qwe" , "wb" );
printf("%d==
",pFile);
printf("%d ",size);
fread(buffer,1,size,qw);
fwrite (buffer , sizeof(byte), size , pFile );
fclose (pFile);
rename("qwe","Groot.jpg");
return 0;
}
F. 怎样用c语言从一幅图像中提取特定的目标
嗯，要作一些图像识别的东西。如果使用C++，可以使用CxImage之类的图像库(在图像读写方面会简化不少)。
G. 哪种编程语言最适合做图像识别
c，很多算法都是用c写的，如果是汇编编写的优化算法也提供c语言接口以便调用。
H. 用C语言怎么将一张BMP格式的图片识别并改变颜色
你说用c语言是说直接用c的语法但是不用API吗？ 如果是的话你需要对BMP格式进行剖析 分析BMP的格式,这个我没有办法 但是用Windows API的话我可以给点思路你.
LoadBitmap //获取图片文件句柄
GetObject //传入一个BITMAP结构 获取位图的信息 比如：长宽高
GetBitmapBits//获取像素点
//对保存像素点缓冲区进行修改
SetBitmapBits //修改像素
I. 做图像识别算法用什么语言好
图像识别 C++ 语言是最好的。
有C的基础，入门很容易。
再往下就看你的天赋和学习能力了。
J. 用C++或C语言实现图象识别
1.将全部三个图像的 BMP 24Bits 全彩色位图数据整理成 long 型，BMP_Color_Data[i*m + j] = 65536*Blu[m][n] + 256*Gre[m][n] + Red[m][n] ...........二维图像数据保存成一维的 long 型数据串。
2.将小图像的位图数据按照大位图数据的行数为“周期” T 扫描，即将小位图的第一行 long 数据串作为样本，在大位图数据中寻找匹配段：如果有，则记录“部分匹配标志（即部分包含，交集关系）”按照那个周期 T 直接到下一“段”检查是否匹配，直至扫描完全样本数的段，如果全部符合匹配条件，则置“完全匹配标志（即完全包含，子集关系）”....在此任何段中，如果不匹配，则 break ；
3.结论：有交集关系则为部分包含，有子集关系则有完全包含。
起始坐标比较好计算，即开始数据串的位置数，分解成大图的行列数。