简单的数字识别

资源描述这是必要的混合的片段的图片（混合随机顺序），然后将其放置在他们的地方。要做到这一点，按鼠标左键并按住它，拖动它的位置的片段。当你发布的“源”和“目标”的片段进行交换。经过适当的比对的片段将是奖图片。

数字水印技术是一个关键信息的安全工具。小波变换已长时间用于此。此程序提供了一种简单的 haar 小波图像水印系统。该计划提供更好的峰值信噪比。

该程序是针对大屏幕、高分辨率多投影显示系统中存在的多投影重叠区域出现高亮度现象进行亮度融合处理，里面根据不同投影机的编号及重叠区域的分布分别提供了不同的计算方法，计算方法主要分三个部分（投影机的位置、亮度衰减方向和选用的亮度衰减函数）。其中投影机的位置分为左投影机、右投影机和中间投影机；亮度衰减方向分为水平方向和非水平方向；衰减函数分为线性衰减和二次拟合衰减函数。

验证手写签名。

BMP转JPEG,利用Windows系统自带的API函数进行转换处理。 有图形界面，可以预览，有功能带单，可以进行与图像相关的设置，此程序编写的比较精细。

阈值：；

代码已经验证，可以运行，AdaBoost是基于灰度的人脸检测，这个程序正面人脸检测的效果较好。

实现了基于opencv 的手写数字字符识别主要参照文章： http://blog.damiles.com/2008/11/basic-ocr-in-opencv/ 基本上就是按着人家的代码来配置的，完后小改动了几个参数，写了一个文档，方便大家学习吧。

在此代码中成长在大脑中的肿瘤部分被分段。它处理与 dicom 图像和有一套 40 dicom 图像加载到一个接一个的代码和分割完成。首先由通过添加一些对比度和亮度提升形象完成一些调整。然后图像转换为二进制图像后，不同强度被分配到图像的不同部分。然后基于位置和强度，它分段的肿瘤部分。

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。