FTP多线程服务器源码

大津法及最优迭代求分割阈值（opencv2），采用了该文献中的代码思想并作了修改。大津法OSTU：http://blog.csdn.net/guoyk1990/article/details/7606032迭代的最优阈值选择：http://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/4775974 ，这篇文中附的代码有问题，做了修改。

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【实例简介】一般情况下，成像系统获取的图像(即原始图像)由于受到种种条件限制和随机干扰，往往不能在视觉系统中直接使用，必须在视觉信息处理的早期阶段对原始图像进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理．对机器视觉系统来说，所用的图像预处理方法并不考虑图像降质原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出，衰减其不需要的特征，故预处理后的输出图像并不需要去逼近原图像．这类图像预处理方法统称为图像增强．图像增强技术主要有两种方法：空间域法和频率域法．空间域方法主要是在空间域内对图像像素直接运算处理．频率域方法就是在图像的某种变换域，对图像的变换值进行运算，如先对图像进行付立叶变换，再对图像的频谱进行某种计算(如滤波等)，最后将计算后的图像逆变换到空间域．

通过在UCI开源网站上下载Car Evaluation数据集，对其使用机器学习算法进行分析，分别使用了分类算法，回归算法，聚类算法，文件中附数据集以及代码，代码使用jupyter运行即可，代码中介绍比较详细，通熟易懂，从头至尾皆可跑通！

（1）用VS结合openCV编程实现立体像对下空间点的三维重建。（2）过程：读入影像数据和内外方位元素；正确显示给定的影像；正确确定点的对应；进行点的三维重建；表示三维重建结果。实验数据：立体像对及对应的方位元素

基于matlab的mie散射计算程序，主要针对球体

[原创]自己实现的FPFH算法，效果与PCL中的完全一致。输入量必须包括离散无拓扑的点云矩阵、点云法向量矩阵、关键点在离散点云中的位置向量、邻域参数这么四个，另外两个量可缺省，填入ISS算法(资源已放出)步骤中用到的r邻域拓扑变量时可以节省运算资源。输出量为一个矩阵，其中每一行为一个33维度向量，对应一个关键点的FPFH描述符。个人比较满意的作品，代码变量命名规范、逻辑清晰、可读性强。

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产生 Nakagami Rayleigh 等信道的MATLAB仿真程序

基于MATLAB程序的支持向量机psoSVMcgForRegress:回归问题参数寻优[pso based on CV]函数接口:[bestCVmse,bestc,bestg,pso_option] = psoSVMcgForRegress(train_label,train,pso_option)=======================================gaSVMcgForClass:分类问题参数寻优[ga based on CV]函数接口:[bestCVaccuracy,bestc,bestg,ga_option] = gaSVMcgForClass(tr