opencv2.4.9前景提取

开发环境：VC++6.0，利用MFC提供的文档/视图框架实现的一个单机版窗口软件系统。实现菜单和图标工具栏，将“几何形状”、“颜色选择”、“线宽”、“线型”、“内部填充模式”等多种功能集成进来。

PHOG形状描述特征能同时描述物体的局部形状和形状的空间布局。其特征表示是通过逐级分割图像，对同一幅图像进行不同尺度的分割，然后计算每个尺度中patch的小HOG，最后综合每一级各分块的梯度方向直方图，组成一个梯度方向直方图金字塔。

数字图像处理(冈萨雷斯matlab版)工具包 提供了很有帮助的函数库 对于实现书上的例子和，程序验证很有帮助，并对实际的工程开发也有一定的帮助

图像的高通滤波和掩模处理, 程序能够运行出正确的结果，希望对各位有帮助。

在这些项目中，我们将测试编码为qr码和sms，vcards可以转换为qr码，您可以从图像中提取qr码；

贝叶斯分类器（Naïve Bayes）源代码，使用决策树(Decision tree)分类算法、朴素贝叶斯（Naïve Bayes）算法，对文本进行分类，里面有代码的解析，适合初学者对基于代码对算法进行理解。

图像的拼接问题是基于图像绘制（Image base Rendering，IBR）领域研究的一个重要课题，也是虚拟环境重建的主要技术手段。它要解决的问题是如何把小视域的照片拼接成一张大视域的图像，以满足人们观察、浏览大范围场景的需要。场景图像的拼接是伴随着虚拟现实（Virtual Reality，VR）技术的飞速发展和虚拟环境实时绘制的需求应允而生的。由于每一幅图像都反映了客观事物或某个场景在空间、时间上的局部信息，采用图像拼接技术可以提供一种有效且完整的场景表示方法，使人们能更加客观、形象地认识事物和理解真实世界。因此，图像拼接技术是摄影测量学、计算机图形学、图像处理和计算机视觉等学科的重要研究内容，并得到广泛的应用。

1  需求分析 1 2  系统总框图和功能模块说明 1 2.1  系统总框图 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

Adaboost 是一种二元迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练出若干若分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构造一个更强的强分类器，使得识别效果更佳。Adboost算法常常用在计算机视觉与模式识别领域的研究课题中，如人脸检测、人机交界、目标检测等。Adaboost算法不仅计算复杂度低，而且是一种高精度分类器，不会出现过拟合现象。

基于vtk的DICOM二维切片序列显示，用鼠标滚轮控制不同层切片的显示。-Based vtk of DICOM 2D slice sequence with the mouse wheel to control the display of the different layers of sliced