掌握数字图像模式识别：Visual C++技术与实例解析

资源摘要信息:"Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践随书" 本书《Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践》及其随书源码是一份珍贵的资料，旨在帮助读者通过Visual C++（VC++）这个强大的编程环境来深入理解和实践数字图像处理与模式识别的相关技术。随书源码的提供使得读者能够直接操作代码，深入理解每一个技术点的实现细节，从而更好地掌握数字图像处理与模式识别的核心知识。 在内容索引方面，该随书资源包含了多个实例项目的源代码，以下是其中几个重要的知识点及其应用实例： 1. 转折棋游戏：转折棋（Othello或Reversi）是一种经典的两人棋盘游戏。在这个实例中，VC++源码可能涉及图形用户界面(GUI)的设计，包括棋盘的绘制、棋子的表示以及用户交互的处理。此外，还包括游戏逻辑的实现，比如如何判断玩家的落子合法性、如何计算得分以及如何在棋盘上翻转对方的棋子。 2. 人脸的检测与定位：数字图像中人脸的检测与定位是模式识别领域的重要应用之一。随书源码中可能会包含使用诸如Haar级联分类器、Adaboost算法等先进技术来实现人脸特征的检测。此外，源码还会涉及如何在实际的图像中定位和跟踪人脸，包括可能使用的图像预处理技术、特征提取方法以及分类器的设计。 3. 图像的纹理分析方法：纹理分析是数字图像处理中的一个核心部分，它能够帮助我们识别和描述图像中的表面特征。在随书源码中，可能会包含使用灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等方法来分析图像纹理。这些方法通常用于图像分类、图像分割和图像检索等任务。 4. 常用搜索算法：在图像处理与模式识别任务中，搜索算法用于寻找最优点或最优解。这包括但不限于穷举搜索、局部搜索、遗传算法等。随书源码可能包含这些算法的实现，并展示如何在特定问题中应用它们，如特征匹配、图像注册等。 此外，VC/MFC（Microsoft Foundation Classes）源代码的提供意味着该资源对于学习如何利用MFC框架构建Windows应用程序尤为有用。MFC是一个C++库，它封装了Windows API的许多功能，简化了Windows应用程序的开发。 总结以上，本书及其随书源码资源不仅为读者提供了一个深入学习Visual C++在数字图像模式识别领域应用的平台，而且通过实际的代码示例，使得读者能够接触到实际项目开发中可能遇到的各种技术和问题，对提升编程能力和技术实践能力具有极大的帮助。对于学习VC++编程、图像处理和模式识别的读者来说，这是一份不可多得的学习材料。