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人头检测 通过颜色分割产生人头头发部分的二值图像，计算此部分的面积和长宽比来判断是否有人头(human detection)

对视频进行基本的处理，例如载入视频，显示视频，控制播放(Basic video processing, such as loading the video, show video, control playback)

基于visual c++平台，相机标定方法中的直接线性变换方法，即DLT方法(Based on visual c++ platform, camera calibration method of direct linear transformation method, namely DLT method)

对灰度和真彩色位图实现了多种边缘提取算法(Of gray-scale and true color bitmaps to achieve a variety of edge detection algorithm)

FIR滤波器的C语言实现 C语言源程序代码及解析(FIR filter, the C language realization C source code and analytical)

小波学习资料 供初学者和小波爱好者参考用()

一幅大小为256×256的256级灰度图像（每像素8bit） 如果图像的各个像素之间是统计独立的，求该图像的信息熵 -离散无记忆信源 如果图像的各个像素之间不是统计独立的，求该图像的信息熵 -图像像素的概率分布模型(A 256 gray scale image (8bit per pixel) with a size of 256 x 256 If each pixel of the image is statistically independent, the information entropy of the image is calculated Discrete memoryless source If each pixel of the image is not statistically independent, the information entropy of the image is calculated Probability distribution model of image pixels)

说明：  能精确的提取数字图像的轮廓。不管图形的形状如何，都能达到预期的效果。并且能将边界的坐标输出到一个文件中，供使用者分析数据。(Able to extract precise contours of the digital image. Regardless of the shape of how graphics can achieve the desired effects. The coordinates of the border and is capable of output to a file, for users to analyze data.)

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 ,)

用C语言实现最优化算法中的黄金分割法！！(optimization algorithm using c)