Binary-Thresholding-new-approch

实现人脸识别及分割，使用人脸进行RGB颜色提取，并分层提取特征信息。(Realize face recognition and segmentation, use face for RGB color extraction, and extract feature information hierarchically.)

混合输入输出相位恢复算法的小程序，入门学习(HIO phase recovery algorithm small program, learning portal)

codebook算法实现运动物体检测，用opencv实现(codebook algorithm using to detect moving object.)

AutoCAD 以其通用的格式、完善的图形绘制功能及强大的图形编辑功能在各行业计算机辅助设计方面发挥着举足轻重的作用，对其进行二次开发能以更高精度、速度的进行计算机辅助设计，提高工作效率。如今 AutoCAD 支持的二次开发语言比较丰富，不管在哪种开发语言下对其进行二次开发 AutoCAD 的运行原理、程序设计的方法及开发思路是不变的。综合各种开发语言的性能、功能、开发周期、开发难度以及未来的趋势得出结论：在.NET(C#)环境下对其进行二次开发最为合适。本书力求循序渐进、由浅入深，详细介绍 AutoCAD 二次开发原理与技术。以.NET(C#)环境下二次开发为主线，并介绍.NET(C#)调用 ObjectARX(C )程序的方法，从而实现在 C#环境中构建程序框架(易于实现与修改)，必要的时候在 C 环境中实现复杂或目前未托管的程序功能。融入 C 程序让.NET(C#)开发即便捷高效又功能强大。本书在详细的介绍 AutoCAD 基本对象及功能实现的同时结合丰富的开发实例以拓展开发的思路、指导实践开发的过程。本书内容安排如下：第一章“概述” 主要介绍 AutoCAD 软件的功能用途以及开发环境。第二章“AutoCAD 操作应用” 简单介绍软件的应用操作。第三章“程序设计基础” 主要介绍程序设计的基础。第四章“数据库基础” 主要介绍数据库相关的基础知识。第五章 “AutoCAD.NET 开发” 主要介绍 AutoCAD.NET APIs 及 AutoCAD 开发的基本方法与过程。第六章“开发实例” 详细介绍 AutoCAD 的开发过程以及开发思路。本书版权属于数字建筑网(http://www.BimCad.org)站长李冠亿所有。

ostu与鱼群算法相结合，并且用matlab实现(ostu algorithm combined with the fish, and using matlab)

改进的 SUSAN 算法，用于自适应阈值的边缘检测(improved algorithm for the adaptive thresholding edge detection)

基于Mean Shift的图像分割过程就是首先利用Mean Shift算法对图像中的像素进行聚类，即把收敛到同一点的起始点归为一类，然后把这一类的标号赋给这些起始点，同时把包含像素点太少的类去掉。然后，采用阈值化分割的方法对图像进行二值化处理 (Mean Shift Based on the process of image segmentation is the first to use the image Mean Shift algorithm for clustering of pixels, that is, to converge to the same point as a starting point to the category and then assigned to this type of labeling of these starting points, at the same time to contain too few pixels to remove the category. Then, using thresholding segmentation method of binary image processing)

基于图像的纹理特征参数的MVA的提取，该方法使用方便，理解简单。(Image-based texture feature extraction parameters of MVA, the method easy to use, easy to understand.)

digital color image watermarking based on dct-svd usinf differential evolution

用MATLAB实现的细胞边缘检测,癌细胞颜色分析,癌细胞形态学分析(MATLAB cell edge detection, color cell analysis, morphological analysis of cancer)