胸部照片

Matlab代码对小儿胸部X射线的方向识别具有重要影响。介绍了一种自动识别方法，可检测小儿胸部X线图像中的四个方向。该方法在PACS、CAD和图像配准系统中起关键作用，对其性能有显著影响。我们利用CXR像素强度模式的结构特征和统计数据，通过决策树机器学习分类器进行分析。使用三个不同的数据库进行评估，结果显示出高达99.4%的准确率，其中一个数据库上达到100%。详细信息请参阅PDF文档。

MLPHOTOVIEWER能够加载和显示指定文件夹中所有支持的图像格式。用户可以通过前进/后退按钮浏览照片，使用编辑框跳转到特定照片或进行幻灯片展示。调用句法包括mlPhotoViewer提示用户输入包含图像的目录，或直接指定目录路径如mlPhotoViewer('dirname','C:\images')。用户还可以调整幻灯片间隔以优化图像加载和显示速度。

MATLAB lm算法代码WhalePhotoID MATLAB存储库中的内容，专注于基于MATLAB的鲸鱼照片识别。该代码尚未经过清理和优化。运行此代码的主要脚本是matching_siftbased_with_reduction。输入应包含目录DIRNAME，其中包含.jpg格式的鲸鱼图像及其内部鲸鱼掩码的子目录masks。输出包括.mat和.xls文件中的匹配结果，以及.png文件中的匹配可视化。

Matlab中紫色的代码Deep-Photo-Style-Transfer-PyTorch NYU CSCI-GA 2271-001计算机视觉课程项目照片风格转移任务。在运行代码之前，确保安装了PyTorch 0.4.1和火炬视觉0.2.1 Matlab引擎API。预训练语义分割模型在不同的设置中运行，Branch master是我们的组合方法。设置--masks dummy_mask以在没有分段的情况下运行模型。设置--sim 0以运行模型而不会丢失相似性。要使用用户提供的分段运行模型，请使用make_masks.py从掩码图像生成掩码文件，并设置--masks。图像中可以使用的颜色有蓝色（rgb：0000ff）、绿色（rgb：00ff00）、黑色（rgb：000）、白色（rgb：fff）、红色（rgb：ff000）、黄色（rgb：ffff00）、灰色(rgb: 808080)、浅蓝色(rgb: 00ffff)、紫色(rbg: ff00ff)。

实现步骤： 创建数据表: 在数据库中设计数据表，用于存储照片相关信息，例如文件名、上传时间、照片数据等。 编写存储过程: 创建存储过程以处理照片上传逻辑，包括接收照片数据、压缩图片、生成缩略图、将照片信息和数据存储到数据库等步骤。 Visual Studio 开发: 使用 Visual Studio 创建应用程序界面，允许用户选择和上传照片。编写 C# 或 VB.NET 代码调用存储过程，将照片数据传递给数据库。 技术要点： 选择合适的数据类型存储照片数据，例如 VARBINARY(MAX)。 考虑使用压缩算法减小存储空间占用。 可以存储照片的缩略图，提高照片列表展示效率。 使用参数化查询防止 SQL 注入攻击。

这个脚本专注于利用MATLAB的内置功能，将实验显微照片分割为离散的局部状态，以支持PSP工作流程（即空间相关性）。随着时间推移，它还添加了图像预处理和分割后处理等通用材料信息学用例的功能。

随着技术的进步，存储照片以及连接数据库读取显示、模糊查询的操作正变得更加高效。

Matlab代码从一系列棋盘游戏Go的照片中提取游戏记录（SGF）。这段代码随附于UCSC上Scher、Crabb和Davis撰写的ICPR 2008论文“使虚拟游戏成为现实：追踪棋盘游戏片段”。代码原本是为一个班级项目编写的，尽管注释不足且使用了全局变量，但它仍然可以轻松改进。请注意，由于时间推移，代码的现代Matlab兼容性可能需要进一步验证。

本案例设计基于ASP.NET和SQL Server技术开发，采用了三层架构模式。适合毕业设计和课程作业使用，所有源码经过本地编译测试可直接运行。下载后按照详细文档配置环境即可启动。项目难度适中，经过助教审定，符合学术要求，可安心使用。

resizephotos -dir max_width_and_height，可让您选择目录并自动调整所有照片的大小。默认为1600像素，适合大多数显示器。如果选择 -files max_width_and_height，您可以选择特定文件进行调整。程序可能会询问是否递归处理子目录及是否覆盖原文件。若不覆盖，调整后的图像将保存在新的“resize-”前缀目录或文件中。resizephotos(file_or_directory, max_width_and_height, is_recursive, ... is_overwrite, path_to_save)：此函数允许您通过指定参数调整图像大小。