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直线段检测算法EDLines C++实现(EDLines C++ Opencv lins segment detection)

光斑中心提取算法，在VS2010下，用opencv2.3.1编写的控制台程序，主要功能是利用hession矩阵和高斯滤波进行光斑中心点提取，里面附测试图片，提取精度为亚像素级别。(Spot center extraction algorithm, in VS2010, written by opencv2.3.1 console program, the main function is to use hession matrices and Gaussian filter for extracting the center spot, which is attached test images, the extraction accuracy of sub-pixel level.)

说明：  利用c++实现的PCA算法，直接对数据进行处理，适合初步学习(C++ implementation using PCA algorithm to process the data directly)

源点定位程序，可用于检测连通域等功能，代码是c/c++的，放心使用。(Source point positioning procedures, can be used to detect other functions connected domain, the code is c/c++, and ease of use.)

将DICOM文件转换为BMP文件和将BMP文件转换为DICOM文件(to DICOM conversion of BMP files and BMP file will be converted to DICOM documents)

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．)

K均值聚类算法对图像进行分割，实验用程序，亲测可用。(K-means clustering algorithm for image segmentation, experimental procedures, pro-test is available.)

运用于人脸图像预处理中，主要实现功能有：人脸检测，人脸对齐，人脸图像放缩，人脸剪切。(Applied to the face image preprocessing, the main features are: face detection, face alignment, face image zoom, face cuts.)

Visual C++ 数字图像处理 光盘源码(Visual C++ Digital image processing, CD-ROM source)

说明：  压缩感知的经典代码，包括观测，稀疏表示，重建，其中观测用的高斯观测矩阵，稀疏用的DCT，重建用的OMP算法(Compressed sensing of the classic code, including observations, sparse representation, reconstruction, observed with a Gaussian observation matrix, sparse use of the DCT, re-use of the OMP algorithm)