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包含基于VC++的各种图像、视频处理的源码如图像增强、灰度位图处理、图像平移旋转、bmp2txt等程序源码(Contains various images VC++ based video processing source code, such as image enhancement, grayscale bitmap processing, image translation and rotation, bmp2txt program source code, etc.)

Source code to segment skin colour.

本程序基于近景摄影测量，单片空间后方交会算法完成，用C++代码编写，内含有样本数据，以供试验。运行正常，注释完整。(This procedure based on the close shot photogrammetry, monolithic space resection algorithm, contains sample data, and written in c++ code for test. Running normally, notes complete.)

c++特征提取，提取图像当中的红色灯笼。。。(c++ feature extraction, image extraction among red lanterns)

EM算法以及混合高斯模型，c++实现，控制台程序，函数调用很简单方便。可以在低版本vc6.0运行。(EM algorithm and hybrid Gauss model, c++ implementation, the console program, function call is very simple and convenient. Can be run at low vc6.0.)

对图像变形的一些基本算法的介绍和功能的描述等 (about marphing )

主成分分析PCA源代码（C++，matlab）主成分分析PCA源代码（C++，matlab）(Principal Component Analysis PCA source code (C++, Matlab), principal component analysis PCA source code (C++, Matlab))

图像处理源程序，实现二值化变换，经一幅图像灰度化后，变成二值化图像，包括大津法、最大类间方差法、一般阈值法、及文本识别最有用的Niblack法(Image processing program and realized binarization transformation, after by a gray-scale image into binary image, including the Otsu method, Otsu method, the general threshold, and text to identify the most useful Niblack method)

最小二乘图像影像匹配方法，一个很详细的源码例程，有过程有结果，希望对初学者有帮助。高斯解方程，以及最小二乘匹配，里面都很详细。(Squares image image matching method, a very detailed source code routines, the outcome of the process, I hope to help beginners. Gaussian solution of equations, and least squares matching, which is very detailed.)

基于边缘特征的图像配准算法源码 基于边缘特征的图像配准算法是将不同时间、不同的传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅图像根据其边缘特征进行匹配、叠加的处理，最终生成一幅全景图像的方法。该方法具有抗噪性强，匹配速度快，误匹配率低，适用于多种类型的图像等优点，主要可以运用于以下领域： （1）军事研究领域，如飞行器辅助导航系绞、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究； （2）医学图像分析，如数字剪影血管造影DSA血管造影术、肿瘤检测、白内障检测、CT、MRI、 PET、 SPECT图像结构信息融合； （3）模式识别，如特征识别、波形分析、签名证实、目标物运动跟踪、序列图像分析等； （4）计算机视觉，可用于目标定位、自动质量控制等； （5）遥感数据分析，多电磁波段图像信息融合，如多谱段的等场景分类、定位和识别定义好的或已知特征的场景、自然资源监控、核生长监控、市区增长检测等。 本算法实现使用VC++6.0为开发环境，目前只支持灰度图像，感兴趣的朋友可以进一步扩展。(Image registration is a fundamental problem in image processing, which is a process to match two or more images of the same scene taken at different times, from different viewpoints, or by different sensors. Image registration is an important technique for a great variety of applications such as medical image analysis, computer vision, remote image data analysis, image information fusion, and the recovery of the 3–D characteristics of a scene.)