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数字图像处理的基础知识学习 涵盖源代码，有助于提高编程(digital image processing )

佳能数码相机图像处理源码工具(EOS 350D, 20D, 1D等)(Canon digital camera image processing source tools (EOS 350D, 20D, 1D, etc.))

c#写的图像处理程序框架，包括打开图片、保存、关闭等功能。图像处理包括图像增强里用到的灰度化、亮度增强、线性非线性平滑、一阶二阶锐化等。(c# write image-processing program framework, including open images, save, close and other functions. Image processing including image enhancement is used inside the gray-oriented, brightness increased, the linear non-linear smoothing, sharpening and so on a first-order second-order.)

基于OpenCV实现的图像切割程序，通过程序中参数设置分块的数量和大小(The project is uesd to break an image into block)

VisualC++数字图像处理技术详解第2版光盘，第十章(VisualC++ digital image processing technology Detailed Version 2 discs, Chapter X)

四叉树分割 opencv 编写 读入灰度图 进行递归分割(Quadtree segmentation opencv read into grayscale prepared for recursive partitioning)

提取SIFT特征，进行特征提取和匹配，包括特征点的定位，特征点描述子的生成，特征点的匹配，(extract SIFT feature，and feature matching)

简单的图形文字识别软件，希望大家喜欢我的分享，谢谢(Simple graphical text recognition software, I hope you like my share, thank you)

本文以自主驾驶车辆为实际应用背景．提出了一种改进的ＲＲＴ（快速随机搜索树）路径规划算法．该路 径规划算法将非完整性约束条件与双向多步扩展ＲＲＴ搜索算法相结合，在提高搜索效率的同时保证了规划路径的可 行性．同时将路径点作为Ｂ样条基函数的控制点，用三次Ｂ样条函数来拟合控制点生成平滑可跟踪的路径．通过在平 面障碍物环境下实验，验证了该算法的有效性．(ＡｉｍｉｎｇａｔｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＡＬＶ（ａｕｔｏｍａｔｉｃｌａｎｄｖｅｈｉｃｌｅ），ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄＲＲＴ（ＲａｐｉｄｌｙＲａｎｄｏｍ?ｅｘｐｌｏｒｉｎｇ Ｔｒｅｅｓ）ｐａｔｈｐｌａｎｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃｏｍｂｉｎｅｓｔｈｅｎｏｈｏｌｏｎｏｍｉｃｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｏｆｖｅｈｉｃｌｅｗｉｔｈｄｏｕｂｌｅｅｘｔｅｎｄ ＲＲＴｓ，ｗｈｉｃｈｎｏｔｏｎｌｙｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｓｅａｒｃｈｉｎｇｂｕｔａｌｓｏｇｕａｒａｎｔｅｅｓｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｐａｔｈａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ．Ｔｈｅｐａｔｈ ｐｏｉｎｔｓａｒｅｔａｋｅｎａｓｒｅｆｅｒｅｎｃｅｐｏｉｎｔｓｆｏｒｔｈｅＢ?ｓｐｌｉｎｅｂａｓｉｃｆｕｎｃｔｉｏｎ，ａｐｐｒｏａｃｈａｎｄｃｒｅａｔｅａｎｅｗｓｍｏｏｔｈｒｏｕｔｅｗｈｉｃｈｓｕｉｔｓｆｏｒｔｈｅｖｅｈｉ? ｃｌｅｔｏｆｏｌｌｏｗ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｕｔｃｏｍｅｓａｎｄｆｉｅｌｄｔｅｓｔｓｖｅｒｉｆｙｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｍｅｔｈｏｄｐｒｏｐｏｓｅｄ．)

说明：  LSA的第一步是要去创建词到标题（文档）的矩阵。在这个矩阵里，每一个索引词占据了一行，每一个标题占据一列。每一个单元（cell）包含了这个词出现在那个标题中的次数。例如，词”book”出现在T3中一次，出现在T4中一次，而”investing”在所有标题中都出现了一次。一般来说，在LSA中的矩阵会非常大而且会非常稀疏（大部分的单元都是0）。这是因为每个标题或者文档一般只包含所有词汇的一小部分。更复杂的LSA算法会利用这种稀疏性去改善空间和时间复杂度。(The Little Book of Common SenseInvesting: The Only Way to Guarantee Your Fair Share of StockMarket Returns ,)