DLP-LightCrafter

基于灰度共生矩阵的纹理特征提取，输出为图像四个方向共十六个特征值(Gray-level co-occurrence matrix based texture feature extraction, the output image in four directions for a total of 16 eigenvalues)

说明：  再来一个绘图程序，花了我一个上午时间才搞定。(then a drawing program, I spent a morning time to get.)

提取视频中的图片，每一帧的信息，把视频分为图片信息(get picture of video)

用MAATALB 实现的，是一些工具包，用于图形图像处理包括readme.m,Contents.m,ice.m(The MAATALB implementation is a number of toolkits for graphic image processing includingreadme.m,Contents.m,ice.m)

简单起见，这里设定阈值为122，即最大灰度的一半(the sake of simplicity, this threshold value is set to 122, the largest gray half)

该程序功能是实现对道路流动车辆统计。小模块功能有以下几个：1，对视频解帧并显示。2，对该视频训练背景图片。 3，利用背景图片用减背景法对测试视频进行前景提取，并进行阈值处理，图像分割，找出流动车的连通域。 4，对车辆进行统计。程序包内含有界面说明，以及程序使用的步骤和相关注意事项(The program function is to achieve movement of vehicles on the road statistics. A small module function has the following: 1 solution for video frames and displayed. 2, the video training background image. 3, using the background image used by the background method of testing the prospects for video extraction, and conduct threshold processing, image segmentation, to identify mobile car-connected domain. 4, vehicle statistics. Interface package contains instructions and procedures related to the use of the steps and considerations)

1.本程序主要处理BMP位图。 2.为了方便读者学习，程序各步骤都被拆分开实现了，通过点击相应按钮可以看到每个步骤处理的结果。 3.如果是进行人脸识别，需要先打开一幅位图依次进行“人脸检测与定位”操作和“人脸特征标注”操作，然后再打开需要比较的第二幅位图，也是依次进行所有操作，最后进行识别以区分先后两个人脸。(This procedure deals mainly with BMP Bitmaps. 2. In order for the reader to learn, each step of the program is split and the results of each step can be seen by clicking the appropriate button. 3. In the case of face recognition, it is necessary to open a bitmap for "face detection and location" and "face feature tagging" in turn, then open the second bitmap to be compared, and then perform all the operations in turn, and finally identify to distinguish two faces in succession.)

旋转的地球，有光照，贴图，放大缩小…… 左击旋转，右击放大缩小(whirl of the Earth)

在linux系统中通过卷积神经网络实现图像风格迁移(Image style migration through convolution neural network in linux)

均值滤波和中值滤波 图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵,然而在图像使用和传输过程中,不可避免会受到噪声的干扰，因此为了恢复原始图像，达到好的视觉效果，需要对图像进行滤波操作。根据噪声种类不同，可以采用不同的滤波方法，均值滤波是典型的线性滤波算法，能够有效滤波图像中的加性噪声，而中值滤波器是能够有效滤除脉冲噪声的非线性滤波器，但传统中值滤波去脉冲噪声的性能受滤波窗口尺寸的影响较大, 在抑制图像噪声和保护细节两方面存在矛盾。本文首先对不同均值滤波器在处理不同噪声方面的优缺点进行了分析，然后分别用中值滤波器和自适应中值滤波器对被椒盐噪声污染的图像进行了滤波操作，发现自适应中值滤波方法不仅可以有效滤波椒盐噪声，同时还可以有效地克服中值滤波器造成图像边缘模糊的缺点。(Mean filtering and median filtering)