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C++
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///*
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//主函数文件：segmentation.cpp 主函数的实现文件
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//*/
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//#include "segmentation.h"
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////#pragma comment( linker, "/subsystem:windows /entry:mainCRTStartup" )//无界面运行
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///*主函数*/
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//int ComputeImage(vector<string> files, double bzckesa[50][50], double *wcd, int conti);
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//int main(int argc, char* argv[])
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//{
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// /*变量定义*/
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// string dir = "E:\\xiangmu\\Img\\imgjiaobiao\\010211100518"; //存储目录
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// //string dir;
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// //if (argc < 2)
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// // return -1;
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// //else
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// // dir = argv[1];
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// cout << (char*)dir.c_str() << endl;
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// char record[2400] = { 0 };
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// FILE* fpzz = NULL;//需要注意
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// int i, ii, jj, feature[50][50][30] = { 0 }, featureall = 0;
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// double featurep[50][50][30] = { 0 };
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// double bzcu[50][50] = { 0 };
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// double bzckesa[50][50] = { 0 };
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||
// double wcd[30] = { 0 };
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||
//
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// int featx[50][50] = { 0 };
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// int featdif[30] = { 0 };
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// float maxx = 0; //最大特征值的标号与值
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// int xyimgnum = 0; //嫌疑图片的数目
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// char str[80]; //存储地址
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//
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// vector<string> suspict; //记录嫌疑图片地址
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// vector<float> suspict_wcd; //嫌疑图片的wcd值
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// vector<string> files; //存储该生所有考试文件路径
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//
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// /*读取配置文件，并配置各项参数*/
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// if (!ReadConfig("D:/HWCV/config/configure.cfg"))
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// {
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// // SaveLog("\t配置文件读取失败\n", g_log_adr, "a");
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// SaveLog("\n0\n", g_log_adr, "a");
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// return 0;
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// }
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// char path[100] = "E:/xiangmu/Img/imgjiaobiao/";
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//
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//
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//
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// /*步骤：读取标准差文件*/
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// int bzccolumns = 47;//txt文件中有47列
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// vector<double *> output_bzc;
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// if (!ReadScanf("D:\\HWCV\\config\\stdfile.db", bzccolumns, output_bzc))
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// {
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// memset(g_log_rec, 0, sizeof(g_log_rec));
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||
//
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// // SaveLog("\n读取路径：D:\\HWCV\\config\\stdfile.db 的标准差文件失败！\n", g_log_adr, "a");
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// SaveLog("\n0\n", g_log_adr, "a");
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// return 0;
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// }
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//
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// //开始检测
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// //-------------------------------------------------------------//
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// getFiles(dir.c_str(), files); //遍历当前文件夹下的所有文件
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// int size = files.size();
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//
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||
// for (i = 0; i < size; i++)
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// {
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// // cout << ".";
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||
// memset(str, 0, sizeof(str));
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||
// memset(featx, 0, sizeof(featx));
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||
// memset(bzcu, 0, sizeof(bzcu));
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||
//
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||
// strcpy(str, files[i].c_str());
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||
// singlefeature(str, featx);//featx[][50]
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||
//
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||
// featureall = 0; //图像特征值和的初始化
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||
// for (ii = 0; ii < 48; ii++) //将featx存起来,回头看能不能用函数换掉
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||
// for (jj = ii + 1; jj < 47; jj++)
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||
// {
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||
// feature[ii][jj][i] = featx[ii][jj];
|
||
// featureall = featureall + featx[ii][jj];
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||
// }
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||
// /*求轮廓方向特征featurep，式(5) 与标准差中的u的和*/
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// for (ii = 0; ii < 48; ii++)
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||
// for (jj = ii + 1; jj < 47; jj++)
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||
// {
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||
// featurep[ii][jj][i] = (double)featx[ii][jj] / featureall;
|
||
// bzcu[ii][jj] += (double)featx[ii][jj] / featureall * 1000; //标准差的值过小,进行放大（1）
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||
// }
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||
// }/*处理完全部图片*/
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||
//
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||
// /*求标准差中u*/
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||
// for (ii = 0; ii < 48; ii++)
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||
// for (jj = ii + 1; jj < 47; jj++)
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||
// bzcu[ii][jj] = bzcu[ii][jj] / size;
|
||
//
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||
//
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||
// for (ii = 0; ii < 48; ii++)//output_vector可视为二维数组;输出数组元素：
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||
// for (jj = ii + 1; jj < 47; jj++)
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||
// bzckesa[ii][jj] = output_bzc[ii][jj];
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||
//
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||
// /*求相似性，即带权卡方wcd*/
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// for (i = 0; i < size; i++)
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||
// for (ii = 0; ii < 48; ii++)
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||
// for (jj = ii + 1; jj < 47; jj++)
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||
// if (featurep[ii][jj][i] * featurep[ii][jj][g_conti] != 0 && bzckesa[ii][jj] != -1)
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||
// wcd[i] += pow((featurep[ii][jj][i] - featurep[ii][jj][g_conti]), 2) / ((featurep[ii][jj][i] + featurep[ii][jj][g_conti])*bzckesa[ii][jj]);
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||
//
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||
// //标出所有有嫌疑的图像1，无嫌疑的图像0
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||
// for (i = 0; i < size; i++)
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||
// {
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// if (wcd[i] > 0.12)
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||
// {
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// xyimgnum++;
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// suspict.push_back(files[i].c_str());
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||
// suspict_wcd.push_back(wcd[i]);
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// }
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||
// }
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||
//
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||
// /*将结果存入log文件*/
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// strcat(g_log_rec, "\n");
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// memset(g_log_rec, 0, sizeof(g_log_rec));
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||
// // strcat(g_log_rec, GetTime());
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||
// // strcat(g_log_rec, "\t考生考号：");
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// strcat(g_log_rec, dir.substr(27, 22).c_str());
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||
// strcat(g_log_rec, "\t");//图片总数为：
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// char pic_num[20];
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// _itoa(size, pic_num, 10);
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||
// strcat(g_log_rec, pic_num);
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||
// if (xyimgnum > 0)
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||
// {
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// char b[20];
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// sprintf(b, "\t%d", xyimgnum);
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||
// strcat(g_log_rec, b);
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||
// strcat(g_log_rec, "\n");
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||
// for (i = 0; i < xyimgnum; i++)
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||
// {
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||
// // cout << "嫌疑图像：" << files[i].c_str() << endl;
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||
// strcat(g_log_rec, "\t\t\t");//\t嫌疑图像：
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||
// strcat(g_log_rec, suspict[i].c_str());
|
||
// strcat(g_log_rec, "\t");//相似度：
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||
// float sim = (1.0 - suspict_wcd[i]) * 100;
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||
// char a[20];
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||
// sprintf(a, "%g", sim);
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||
// strcat(g_log_rec, a);
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||
// strcat(g_log_rec, "%%\n");
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||
// }
|
||
// }
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||
// else
|
||
// {
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||
// // strcat(g_log_rec, "\t该考生没有嫌疑图像！\n");
|
||
// strcat(g_log_rec, "\t0\n");
|
||
// // cout << "该考生无嫌疑图像！" << endl;
|
||
// }
|
||
// SaveLog(g_log_rec, g_log_adr, "a");
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||
//
|
||
//
|
||
// /*善后*/
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// suspict.clear();
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||
// suspict_wcd.clear();
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||
// memset(g_log_rec, 0, sizeof(g_log_rec));
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||
// memset(feature, 0, sizeof(feature));
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||
// memset(featurep, 0, sizeof(featurep));
|
||
// memset(bzckesa, 0, sizeof(bzckesa));
|
||
// memset(wcd, 0, sizeof(wcd));
|
||
// memset(featdif, 0, sizeof(featdif));
|
||
// files.clear();
|
||
// memset(g_log_rec, 0, sizeof(g_log_rec));
|
||
//
|
||
// /*返回值*/
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||
// return 0;
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||
//}
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||
//
|
||
//
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||
//int ComputeImage(vector<string> files, double bzckesa[50][50], double *wcd, int conti)
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//{
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// int i, ii, jj, k, size;
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||
// double bzcu[50][50] = { 0 }; //标准差中的u
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// double featurep[50][50][30] = { 0 }; //所有图像的轮廓方向特征初始化//干什么 //30
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// int feature[50][50][30] = { 0 }; //所有图像的特征值初始化 //所有图像指的什么意思 //30找出30的位置或者50的位置限制。。。。带入num_dir==49的情况进行类比
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// int featx[50][50] = { 0 }; //循环赋值的feature
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// int featureall; //图像特征值和 //做什么用
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// IplImage* imglk[30]; //轮廓图变量 //30
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//
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||
// size = files.size();
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// for (i = 0; i < size; i++)
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||
// {
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||
// memset(featx, 0, sizeof(featx));
|
||
// // strcpy(str,files[i].c_str());
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||
// imglk[i] = singlefeature((char*)files[i].c_str(), featx); //featx[][50]
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||
// featureall = 0; //图像特征值和的初始化
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||
// for (ii = 0; ii<48; ii++) //将featx存起来,回头看能不能用函数换掉
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||
// for (jj = ii + 1; jj<47; jj++)
|
||
// {
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||
// feature[ii][jj][i] = featx[ii][jj];
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||
// featureall = featureall + featx[ii][jj];
|
||
// }
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||
// //求轮廓方向特征featurep，式(5) 与标准差中的u的和
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// for (ii = 0; ii<48; ii++)
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||
// for (jj = ii + 1; jj<47; jj++)
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// {
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||
// featurep[ii][jj][i] = (double)featx[ii][jj] / featureall;
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||
// bzcu[ii][jj] += (double)featx[ii][jj] / featureall * 1000; //标准差的值过小,进行放大（1）
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// }
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||
// }
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||
// //处理完一个人的每一张图片后
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// for (ii = 0; ii<48; ii++)//求标准差中的u
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// for (jj = ii + 1; jj<47; jj++)
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// bzcu[ii][jj] = bzcu[ii][jj] / size;
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// //求相似性就是带权卡方wcd
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// for (i = 0; i < size; i++)
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// for (ii = 0; ii<48; ii++)
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||
// for (jj = ii + 1; jj<47; jj++)
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||
// if (featurep[ii][jj][i] * featurep[ii][jj][conti] != 0 && bzckesa[ii][jj] != -1)
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||
// wcd[i] += pow((featurep[ii][jj][i] - featurep[ii][jj][conti]), 2) / ((featurep[ii][jj][i] + featurep[ii][jj][conti])*bzckesa[ii][jj]);
|
||
// memset(imglk, 0, sizeof(imglk));
|
||
// memset(feature, 0, sizeof(feature));
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||
// memset(featurep, 0, sizeof(featurep));
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||
//
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||
// return 1;
|
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//}
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