图像处理的基本操作

XNA4.0版本的精灵追逐 碰撞检测主代码 主要是2D的部分 对学习XNA 入门 非常有用 本人曾利用它来实现大鼠肾小管的3D成像 效果很酷 后面还会继续分享XNA3D的部分 渲染 着色等 比较经典的是茶壶那个

本代码是基于暗原色的去雾算法，复原代码和大量测试图片，测试效果很好。

vb制作的矩形框 vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框vb制作的矩形框

该方法能够处理无约束的模糊，但也允许使用或先验信息的约束上模糊筛选器，以及参数化的方式定义的筛选器的使用。

是9s128飞思卡尔芯片的舵机代码，由于是较为早期的芯片，所以这代码都是要写代码底层的。

caffe学习笔记4_学习搭建自己的网络——MNIST在caffe上进行训练与学习学习笔记1_CIFAR-10在caffe上进行训练与学习学习笔记2_用一个预训练模型提取特征学习笔记5_逐层可视化图像特征

Fig2.jpg是有渐晕现象的拍摄图片  func_k.m 是渐晕模型中的参数设置 vignetting.m是主函数 主函数如下： Pi = 3.1416; d = 400; w = 0.0236 * Pi; figure(1); fid = imread("e:matlab71fig2.jpg");    %打开有格式文件 subplot(1,2,1); imshow(fid);

算法步骤： Step1：对原图像进行2级小波分解； Step2：对识别图像构建统计特征向量； Step3：由式（5-3）求两幅图像特征向量夹角的余弦值； 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

使用canny算子进行边缘检测，带有测试图片，其中包含已经编译好的部分代码，可以直接运行

资源描述 同态滤波增强是把频率过虑和灰度变换结合起来的一种处理方法。它是把图像的照明反射模型作为频域处理的基础，利用压缩灰度范围和增强对比度来改善图像的一种处理技术。它在密度域中运用相当成功。 一幅图像f(x,y)可以看成由两个分量组合而成，即 f(x,y)=i(x,y).r(x,y) i(x,y)为照明分量（入射分量），是入射到景物上的光强度； r(x,y)为反射分量，是受到景物反射的光强度。 具体步骤如下： （1）先对上式的两边同时取对数，即 Inf(x,y)=Ini(x,y)+Inr(x,y) (2)将上式两边取傅立叶变换，得 F(u,v)=I(u,v)+R(u,v) (3)用一个频域函数H(u,v)处理F(u,v)，可得到 H(u,v)F(u,v)=H(u,v)I(u,v)+H(u,v)R(u,v) （4）逆傅立叶变换到空间域得 Hff(x,y)=hi(x,y)+hr(x,y) 可见增强后得图像是由对应照度分量与反射分量得两部分叠加而成。 （5）再将上式两边取指数，得 g(x,y)=exp|hff(x,y)|=exp|hi(x,y)|+exp|hr(x,y)| 这里，称作同态滤波函数，它可以分别作用于照度分量和反射分量上。                                          &nbs