获取本地摄像头，并拍照

类似windows自带的图片浏览器 没放缩 连结电脑硬盘，可选择电脑内的图片浏览

应用背景Delphi 开发的USB摄像头拍照及裁剪图像，包括源码，实列。关键技术简单利用USB摄像头进行拍照裁剪图像功能 

利用参考图像和 ip 摄像机输入的 3D 对象检测。比较不同形状的目标检测与摄像头输入 ref_image。

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。

用C++写的，没有使用任何第三方API，实现了彩色图像转换成灰度图像的功能，测试效果不错。

meanshift算法图像平滑算法函数：  B = meanshiftsmooth(A,hr,hs,method)   输入参数：          A：     待平滑的图像          hr:     均值平移算法中的值域窗宽          hs:     均值平移算法中的空域窗宽          method ：  "guass" | "flat". 两种类型的核函数，默认为"guass"  输出参数：          B:      平滑后的图像

此文件提供 IJG JPEG 软件 ； 体系结构概述那就是，在该系统和接口中各模块的功能之间的模块。有关的任何数据结构或电话更精确的详细信息公约 》，见包括文件和源代码中的评论。我们假定读者已经有点熟悉的 JPEG 标准。自述文件包含有关 JPEG 的学习参考。该文件libjpeg.doc 描述了图书馆从应用的角度程序员使用库 ；最好这一张先读取该文件。此外，文件 coderules.doc 描述了我们使用的编码风格约定。

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K均值聚类法分为如下几个步骤： 一、初始化聚类中心 1、根据具体问题，凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心。 2、用前C个样本作为初始聚类中心。 3、将全部样本随机地分成C类，计算每类的样本均值，将样本均值作为初始聚类中心。 二、初始聚类 1、按就近原则将样本归入各聚类中心所代表的类中。 2、取一样本，将其归入与其最近的聚类中心的那一类中，重新计算样本均值，更新聚类中心。然后取下一样本，重复操作，直至所有样本归入相应类中。 三、判断聚类是否合理 采用误差平方和准则函数判断聚类是否合理，不合理则修改分类。循环进行判断、修改直至达到算法终止条件。