基于opencv的Kinect深度图像的去噪，滤波

本文是中值滤波的一些应用，个人觉得中值滤波比一些算子滤波效果要好得多(This article is median filtering applications, personal feel median filter is much better than some of the filtering effect of the operator)

OPENCV做图像变形的经典代码啊，适合比较初级的同学看看(OPENCV do image warping the classic code ah, suitable for elementary students to see more)

平台基于visual studio2015，使用opencv函数实现双边滤波，进行图像处理(bilateral Filter based on opencv)

说明：  非常好的图像处理全面软件，包括滤波等基本操作(Very good overall image processing software, including basic operations such as filtering)

该VC++程序是基于CUDA架构的中值滤波程序，GPU加速，并且使用了opencv函数库(The VC++ program is based on the CUDA architecture median filtering program, GPU acceleration, and use the opencv library)

关于阈值处理的一部分参考文献，对于图像的二值化等很有帮助，是经过精心选择的参考文件。(References on the part of the processing threshold for image binarization helpful, is carefully selected reference files.)

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.)

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 ,)

读取一24位彩色图像，计算其以下图像特征： 1）灰度直方图 2）颜色直方图（RGB3个通道） 3）方向梯度直方图（HOG，将图像分成4*4 16个块，8个梯度方向） (Read a 24-bit color images, calculate the following image features: 1) Histogram 2) color histogram (RGB3 channels) 3) histogram of oriented gradients (HOG, the image is divided into 4* 4 16 blocks, 8 gradient directions))

显示处理后的BMP图像文件，VC C++ (read the bmp images )