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二维Renyi熵图像分割源代码（原创） 参考文献见源代码。(source code for two-dimensional Renyi entropy thresholding algorithm)

K均值算法实现图像的分割，分割效果可以达到预期的效果(K-means algorithm to achieve image segmentation, segmentation results can be achieved the desired results)

在自动化生产线VC开发的运动控制机器视觉程序，XYZ三个轴有PCI板卡控制，视频卡采集图像后经算法处理找到图像的点，VC控制步进电机到加胶位置加胶，在机器上运行每日点胶100000次无故障(VC development in automated production lines motion control machine vision program, XYZ three-axis control with a PCI card, video card capture images after processing algorithm to find the image of the point, VC controlled stepper motor to position plus plus glue glue on the machine run the daily dispensing 100,000 times without failure)

说明：  编程实现对bmp图像最大值，最小值，标准差，熵，各灰度值频率的计算(Programming to calculate the maximum value, minimum value, standard deviation, entropy and gray value frequency of BMP image)

说明：  基于自适应α-β滤波器的接收机跟踪环多普勒自补偿算法(Based on adaptive alpha beta filter satellite receiver loop of the doppler compensation algorithm design)

C语言图形、图像函数 功能实用全面介绍(C language graphics, images, full function functional and practical introduction)

基于深度图像的图像修复算法，首先得到待修复图像的深度图像，然后利用图像的深度图对破损区域进行修复。(Based on the image restoration algorithm of depth image, the depth image of the image to be repaired is obtained, and then the damaged region is repaired by using the depth map of the image.)

图像的二值化处理程序，用于Visual c++中(Binary image processing program for Visual c++ in)

用VC++实现给定位图的镜像，使用图像处理技术(with VC plans to mirror positioning, the use of image processing technology)

说明：  ORB-SLAM 基本延续了 PTAM 的算法框架,但对框架中的大部分组件都做了改进, 归纳起来主要有 4 点: ORB-SLAM 选用了 ORB 特征, 基于 ORB 描述量的特征匹配和重定位, 都比 PTAM 具有更好的视角不变性。此外, 新增三维点的特征匹配效率更高, 因此能更及时地扩展场景。扩展场景及时与否决定了后续帧是否能稳定跟踪。ORBSLAM 加入了循环回路的检测和闭合机制, 以消除误差累积。系统采用与重定位相同的方法来检测回路(匹配回路两侧关键帧上的公共点), 通过方位图 (Pose Graph) 优化来闭合回路。PTAM 需要用户指定 2 帧来初始化系统, 2 帧间既要有足够的公共点, 又要有足够的平移量. 平移运动为这些公共点提供视差 (Parallax) , 只有足够的视差才能三角化出精确的三维位置。ORB-SLAM 通过检测视差来自动选择初始化的 2 帧。PTAM 扩展场景时也要求新加入的关键帧提供足够的视差, 导致场景往往难以扩展. ORB-SLAM 采用一种更鲁棒的关键帧和三维点的选择机制——先用宽松的判断条件尽可能及时地加入新的关键帧和三维点, 以保证后续帧的鲁棒跟踪; 再用严格的判断条件删除冗余的关键帧和不稳定的三维点，以保证 BA 的效率和精度。(Orb-slam basically continues the algorithm framework of PTAM, but most of the components in the framework have been improved, which mainly includes four points:)