简单的数字识别

数字图像处理与机器视觉将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，介绍了数字图像处理和识别技术的方方面面，内容包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取。本书还对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)，并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别(OCR)和人脸识别两大热点问题。 本代码为该书配套的VC工程源码，非常棒，推荐大家了解数字图像处理与机器视觉的基础内容。

Volume可视化是的图形化表示法在三维网格定义的数据集的创建。卷的数据集具有多维数组的标量或矢量数据的特点。这些数据通常定义对晶格结构代表在 3-D 空间采样值此代码将加载数据并将其显示在 3D。

由于sift算法提取到的特征点数量太多，而且检测到的特征点中伪特征点较多，且分布不够均匀，不能够很好地反映图像特征。此外每个特征点都有128维的特征向量，而且算法中包含经过大量的高斯卷积过程，所以算法运算量十分巨大，配准的速度慢。故考虑采用Harris算子代替近点SIFT 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

灰度线性变换, 程序能够运行出正确的结果，希望对各位有帮助。 

用c和opencv实现，动态手势识别用的是hmm算法，里面有完整的HMM的实现，并实现了上下左右圆圈五种手势的识别。对于学习hmm有很大的帮助

近场球面波卷积—逆投影算法，能求出径向分辨率和横向分辨率， 得到目标的二维成像图。程序中已经设置好参数，点击即可运行

OpenCV中的Gabor小波程序，包括.c和.h文件，对图像进行多方向、多尺度滤波。把以上文件添加到工程中，调用cvGabor()函数，实现滤波，函数内参数有说明，具体看源文件内部。

在linux平台下，使用openni来进行的体感应用开发实战，利用kinect或ASUS xtion pro 传感器来获取彩色图像和深度图像，对获取的深度图像数据进行处理计算来得出物体离kinect或ASUS xtion pro摄像头中心的距离，以及对深度图及RGB图像的采集及显示……

基于Bayesian框架的背景建模算法和相关论文，这中算法的性能要优于混合高斯建模和其它背景建模算法。可用于复杂背景下目标检测和跟踪。

应用背景适用于初学者掌握对模型的总体把握，如何创建模型，如何在基础上建立新的坐标系，如何控制不同部分间的从属关系，如何键控不同部分的动作，使使用者对opengl的3D环境有充分了解。关键技术本代码调用了opengl 3D环境的多种函数，从创建模型到操作模型都涵盖在内，包括旋转，键控，视图，这是初学者学习，借鉴，掌握opengl的非常好的例子，也是我初学的样例，相信对初学者非常有帮助。