precision--recall--and-ROC-curve

基于遥感光学图像的宽网道路检索，能够快速的实现半自动道路提取，给出种子点对输入方向进行快速检索(Optical remote sensing images based on a wide network of roads retrieval, the realization of fast semi-automatic road extraction, given the input direction of the seed point for rapid retrieval)

图像处理功能：求the MSE/SNR/PSNR and the quantized image( the MSE/SNR/PSNR and the quantized image)

说明：  一篇介绍cs理论的文章，以及与图像处理结合的概述(conpressin sensor)

dib图像的读取，显示以及存储，能够运行(dib image read, display, and storage, and be able to run)

在计算机视觉中，图像分割是将图像分成多个片段的过程。这使我们能够通过以比原始图像更简单的表示方式来更好地分析图像。一种用于分割图像的方法是阈值分割；也就是说，将强度值低于阈值的所有像素设置为背景值，而将高于阈值的其他像素设置为前景值。最简单的阈值处理形式是对所有像素使用全局阈值，而自适应阈值处理根据像素及其周围环境动态改变阈值。典型地，阈值处理从灰度图像开始，并输出二进制图像以清晰地描绘图像中的片段。在本实验中，我们开发了一种自适应阈值算法，并将其与更简单的算法进行了比较。 此外，我们还开发了逆运动学证明来将机械臂移动到给定的x，y，z坐标。这一证明涉及三种命名身份，并获得了对机械臂设计的更好理解。(Image threshold segmentation)

多尺度LBP，代码根据论文“Learning Multi-scale Block Local Binary Patterns for Face Recognition”编写的(this code is obtained from the paper named "Learning Multi-scale Block Local Binary Patterns for Face Recognition")

使用马尔可夫随机场进行图像分割，包括标记场、特征场建模和参数估计等，程序可运行。(image segmentation Using Markov random field , including label Field, features field modeling and parameter estimation, the program can run.)

该代码用于实现视频监控/视觉监控/视频智能监控/视觉智能监控，具有友好的人机交互界面。在工作时，利用连接在计算机上的摄像头取得视频图像，通过背景减除、滤波、二值化处理、识别等技术，实现对视频目标的监控。(This code is applied to visual surveillance/video surveillance/visual intelligent surveillance/video intelligent surveillance which has a friendly human-machine interface. When working, it detects objects in video using some techniques containing background subtraction, filter, binarization, and recognition. )

说明：  此程序是关于车牌识别重的一个重要环节——图像的二值化过程，希望能给你一些帮助(this program is heavy on the license plate to identify an important part of the-- the two values image process and hope to give you some help)

数字图像相关中的亚像素位移计算方法之牛顿迭代法的函数。参数包括参考图像、变形图像和迭代步长(The Function of Newton s Iteration Method for Sub- pixel Displacement Calculation in Digital Image Correlation. The parameters include the reference image, the deformed image, and the iterative step)