c语言图像识别算法

1. 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。

2. 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）

3. 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。

4. 我想用C语言做 表情识别，不知道用什么算法好

C还没写过那么高深的程序，不过用VB做过，图像对比的程序，你可以参考一下，VB中两个图片对比的程序哦。那个图像对比用的是像素对比法。不知道表情识别能不能用。

5. 单片机图像识别

图像识别算法很重要，开发算法一般用matlab等数学软件仿真，其语言和c语言差不多。
dsp芯片和单片机差别还是很大的
所谓单片机就是在一块芯片上集成了cpu、ram、rom(eprom或eeprom)、时钟、定时/计数器、多种功能的串行和并行i/o口。除了以上基本功能外，有的还集成有a/d、d/a，甚至无线通信等功能（单片机发展的一个趋势——片上系统
soc）。价钱低廉，实现简单的智能化控制功能。
dsp具有更快的cpu，更大容量的存储器，内置有波特率发生器和fifo缓冲器。提供高速、同步串口和标准异步串口。dsp器件采用改进的哈佛结构，具有独立的程序和数据空间，允许同时存取程序和数据。内置高速的硬件乘法器，增强的多级流水线，使dsp器件具有高速的数据运算能力。dsp器件比16位单片机单指令执行时间快8～10倍，完成一次乘加运算快16～30倍。dsp器件还提供了高度专业化的指令集，提高了fft快速傅里叶变换和滤波器的运算速度。功能强大，当然价钱也不菲，所以dsp多用在要求高速数据计算的场合。
进行图像识别，得用dsp,当然还得搭配其他外围器件，因为dsp器件只是进行数据的计算和处理。整个系统还需要摄像机、ccd摄像头或者高速ad做视频信号的采集，把图像信号数字化了再处理。数据处理后保存到存储器或者输出到显示器输出。
一般学图像识别研究算法的比较多，开发硬件的比较少。

6. 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。

7. 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);

}

(7)c语言图像识别算法扩展阅读

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;

}

8. 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。