beijingchafenfa

自己写的一个图像裁减功能的代码，但必须首先设置好的裁减区域矩形框的坐标。(himself wrote an image of the reduction of the functional code, but must first set a good reduction of regional rectangular box coordinates.)

文件包里，包含大量的OSG学习代码，和事列讲解，代码分析，功能实列，是学习入手的很好的助手，不需再买书，里需覆盖面很广(Osg study code information example)

基于区域增长的图像分割算法，非常经典，用MATLAB编写，已测试可用，对新手有帮助(Based on region growing image segmentation algorithm, very classic, with MATLAB writing, have been tested is available on the novice help)

利用分数阶傅里叶变换的方法，通过迭代相位将加密图像替换为所需要的相位达到加密效果，上传压缩包包括代码和图片，不需要任何修改即可运行。(Using a fractional Fourier transform, the iterative phase replaces the encrypted image with the required phase to achieve the encryption effect. Uploading the compressed package includes the code and picture, and it can be operated without any modification.)

Cohen类时频方法采用不同的核函数来抑制交叉项，本质上是在模糊域对信号进行低通滤波，其中典型的方法有Choi-Williams 分布和Cone-shaped 分布等。(The Cohen time frequency method uses different kernel functions to suppress the cross term, which is essentially a low pass filter for the signal in the fuzzy domain. The typical methods are Choi-Williams distribution and Cone-shaped distribution.)

对数及坐标变换，傅里叶梅林变换参考代码，包含多个文件(Logarithmic and coordinate transformation)

标注节点距离，批量标注节点距离。节省画图时间 提高画图效率(Marking Node Distance)

我们提出了一个简单、灵活和通用的对象实例分割框架。我们的方法能有效检测图像中的对象，同时为每个实例生成高质量的 segmentation mask。这种被称为 Mask R-CNN 的方法通过添加用于预测 object mask 的分支来扩展 Faster R-CNN，该分支与用于边界框识别的现有分支并行。Mask R-CNN 训练简单，只需在以 5fps 运行的 Faster R-CNN 之上增加一个较小的 overhead。此外，Mask R-CNN 很容易推广到其他任务，例如它可以允许同一个框架中进行姿态估计。我们在 COCO 系列挑战的三个轨道任务中均取得了最佳成果，包括实例分割、边界对象检测和人关键点检测。没有任何 tricks，Mask R-CNN 的表现优于所有现有的单一模型取得的成绩，包括 COCO 2016 挑战赛的冠军。(Mask R-CNN code by HeKaiming)

构建了一种新的Harris多尺度角点检测算法,角点的图像配准算法的配准精度(Construction of a new multi-scale Harris corner detection algorithm, corner of the image registration algorithm for registration accuracy)

对有噪声的图像进行图像复原，通过迭代算法实现此功能(Image restoration for noisy images, this function is implemented by an iterative algorithm)