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包含实验图片，实验代码,对于从事数字图像处理工作有一定帮助(including experimental images and agrithms.It is benificial to image procecing workers.)

车道偏离识别的程序，采用的是动态规划算法，对弯道也有比较高的识别率(lane departure algorithm, which has good performance even for curve lane.)

说明：  一种实现超分辨率图像处理的新算法,本算法在综合前人算法的基础上，做了很大改进。很适合图像处理。(An implementation of the new super-resolution image processing algorithms, the algorithm in integrated algorithm based on the predecessors has done a lot of improvements. Very suitable for image processing.)

基于JPEG压缩的无参考图像质量评价算法，输入一幅图像，输出图像的评价值，值在0-100之间，越接近0图像的质量越好(JPEG-based compression algorithm for no-reference image quality assessment, an input image, the output image uation value, a value between 0-100, closer to 0 the better the image quality)

C# 使用Halcon进行模板匹配定位(C# uses Halcon for template matching and location)

log Gabor小波图像纹理特征分析我小改過(log Gabor wavelet texture features of image I have little turn over)

说明：  图像分割指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程，它是由图像处理到图像分析的关键步骤。小麦的图像分割是使用各种图像分割算法对小麦图像进行处理和研究，提取出有用的图像信息以实现小麦粘连籽粒的分离，为进一步利用图像处理技术分析小麦品质提供依据。因此，对小麦图像分割方法的研究具有十分重要的意义。 本文首先研究了图像分割算法的分类以及常用图像分割算法的基本原理。然后针对小麦图像的特点，研究了在不同光照、背景和连接情况下使用的小麦图像分割方法，对各种分割算法进行了比较、结合和改进。重点研究了基于小波变换的分水岭算法和阈值分割算法在小麦图像分割中的应用，并借助MATLAB工具软件对选定图像进行处理，实现了对小麦粘连籽粒的分离。最后本文对图像分割技术进行了展望。 本论文的研究对于图像分割技术在小麦品质中的应用具有一定的参考价值。 (Image segmentation is a technology and process that divide image into different character area, which is interesting us. It is a key step from image processing to image analyzing. The wheat image segmentation is a way using many algorithms does some research and processing, and it also can realize the separation of wheat adhesion and realize the extraction of useful image information. So it can lay the foundation for using image processing technologies to analysis the quality of the wheat. there is a very important meaning for the research of the image segmentation method. This paper studies the class and the principle of segmentation algorithm in common use firstly, then, studies the wheat image segment algorithm with different illumination background. It contrasts kinds of algorithms, and improved them. This paper is based on wavelet transform, and combines with the watershed algorithm and the threshold segmentation method. Using the MATLAB software, does some process on the wheat i)

压缩感知 图形图像 图像处理 数据恢复 代码(Data recovery of compressed sensing image image processing)

改进的OPTA，通过设置保留模板，图形细化算法，matlab(Improved OPTA, retained by setting the template graphics thinning algorithm, matlab)

本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，...( U672C u4E66 u7B2C u4E00 u90E8 u5206 u5206 u4E3B u8991 u4ECB u7ECD u673A u5668 u5B66 u4E60 u57FA u7840 uFF0C u4EE5 u53CA u5982 u4F55 u5229 u7528 u7B97 u6CD5 U8FDB u883C u5206 u7C7B uFF0C u5E76 u9010 u6B65 u4ECB u7ECD u4E86 u591A U90BB u6CD2 u3001 u6734 u7D2 u8D1D u53F6 u65AF u7B97 u6CD5 u3001Logistic u56DE u5F52 u7B97 u6CD5 u3001 u652F u6301 u5411 u91CF u673A u3001AdaBoost u96C6 u6210 U65B9 u6CD5 u3001 u57FA u4E8E u6811 u7R4 u5F52 u7B97 u6CD2 u5286 u5206 u7C7B u56DE u5F52 u6811 uFF08CART uFF09 u7B97 u6CD5 u7B49 u3002 u7B2C u4E09 U90E8 u5209 u5109 u91A u0312 u4E9B u8E1B u8981 u7B97 u6CD5 uFF1Ak u5747 u503C u805A u7B7B U7B97 u6CD3 u30011 by default for uppercase and uupstr U4E9B u9644 u5C5E u5DE5 u5177 u3002 u5168 u4E66 u901A u8FC7 u7CBE U5FC3 u7396 u7392 u7B09 u5B09 u5B09 u5B09 u5B03 U7528 u9184 u5R4 u5904 u7403 u7R03 u7 U5206 u6790 u53CA u53EF u89)