屏幕放大镜的源代码

基于opencv，使用直方图均衡化的方法进行数字图像处理，满足冈萨雷斯的数字图像处理课本的例题要求，适合初学者理解参考

vc++下的8位调色板位图和24位真彩位图的载入及保存

此示例代码为您提供如何图像处理完成，并使用EmguCV操纵的概念。图像处理的一个很好的例子是脸和目标检测与识别等，但在此示例代码中，我只给脸检测和人眼检测的概念。我希望你们，你欣赏和热爱这项工作......

MATLAB图像处理实例详解原书的配套源代码。可帮助快速学习了解matlab。十五章的内容共有两百多份文件，基本上包含了matlab从入门到实用的所有内容，是新手学习matlab的好帮手。

这个程序是使用分水岭进行图像分割的代码 。主要介绍 把直接进行分水岭图像分割和进行处理以后的分水岭的对比。

将由meshlab生成的网格。进行纹理贴图，最终能够生成obj格式的文件。由于是新手所以没调试成功，但是一定是能够做纹理贴图的，典型的纹理贴图，对构建模型的学习有一定的帮助的。

该代码基本上进行了眼底图像的分割，以便进一步检测其他特征图像处理分割将图像分成多个部分，通常用于识别数字图像中的对象或其他相关信息。

有注释的哦 //#include "cv.h" #include "highgui.h" void main() { CvCapture* capture = NULL; capture=cvCreateCameraCapture(0); //从摄像头中读入数据 assert(capture!=NULL);  IplImage* frame; cvNamedWindow("camera",CV_WINDOW_AUTOSIZE);//在屏幕上创建一个窗口 while(1) 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

应用背景粒子群算法工具箱 该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。关键技术与遗传算法相比，PSO仅需要调整少数几个参数即可实现函数的优化。该算法对待优化函数没有任何特别的要求(如可微分、时间连续等)，因而其通用性极强，对多变量、高度非线性、不连续及不可微的情况更加具有其优势。 该工具箱的使用主要分为几个步骤： 1) 在Matlab中设置工具箱的路径； 2) 定义待优化函数； 3) 调用PSO算法的核心函数：pso_Trelea_vectorized()。 其中第三步最关键，用户需要根据自己的需要设置好参数，可使算法极快收敛。

采用C语言实现了一种背景建模的方法，vibe算法，该算法性能良好且运算速度较快，该算法基于文章Vibe：a universal background subtraction algorithm for video sequences实现，具有较高的实用价值。