SLIC 最经典的超像素算法 Ｃ++ 实现

动态物体处于一个已知位置信息，然后开始移动，基于相机传感器采集的信息，物体可以进行实时动态定位。该算法是基于粒子滤波的原理实现的，可以在框架基础上进行扩展。

近年来，加速增长的数字媒体收藏集和特别是静止图像集合，这两个专有和在网络上，建立了需要为发展的人类-为中心的高效的访问和检索的视觉信息的工具。需要管理这些图像和目标图像响应用户查询 h 的定位成为一个重要的问题。图像分类是有效地处理海量图像数据库的重要一步，使高效的检索算法的实现。图像分类是指的一种数字图像分为不同的类别，在特定的数据集，基于属性值内的分组。这样做的目的是为了替换图像数据的可视化分析与定量技术。本项目提出了图像分类技术的基础使用离散余弦变换、 沃尔什变换的变换后图像的特征向量。特征向量的各种大小是 8 × 8、 16 X 16、 32 X 32、 64 × 64 和 128 × 128 等生成的。所提出的算法被过的数据库1000 幅图像传播超过 10 个不同的类。欧氏距离作为相似性度量。设置一个门限值来确定查询图像属于哪一类的。

利用Shearlet变换对多聚焦和医学图片进行分解，将分解得到的高频系数进行绝对值取大的规则进行融合，对得到的低频系数采用区域能量和区域方差加权融合的规则进行融合，之后进行shearlet反变换得到融合图像

本程序用于高光谱分解，使用的算法为最小二乘法。该程序通过调用matlab的本身的程序进行分解。同时可以计算均方根误差和光谱角距离。本程序使用的数据位城市地图的数据。

与各种 matlab m 文件，可以用于特征提取和分类给出了支持向量机分类器的图像。它包含一个演示，有助于理解支持向量机的工作原理。

在VS2010环境下，利用C#语言实现电脑摄像头或者USB摄像头的采集与显示功能，可以自由选择摄像头，代码很简单，适合初学者学习。有一定的参考价值，运行正常没有Bug。

marching cubes 的一个实例程序。利用opengl和c++编写，比较易懂，初学者试用。MC算法是三维图像中常常用到的算法，具体可见百度百科，代码中绘出三个不断旋转的立方体，

CMT源码，实时摄像头可运行，提取特征点，通过特征点之间拓扑结构变化，判断目标物体的动作变化，使用Python语言进行编程。

http://en.wikipedia.org/wiki/Metropolis-Hastings_algorithm 大都会-黑斯廷斯算法是马尔科夫链蒙特 Carlo 方法获取从概率分布的随机样本序列为直接采样是困难的。序列可以用 近似分布。 下面的代码是算法的大都市-黑斯廷斯，一个简单的实现这些代码根据 linux 运行系统。 编译，并也可以用在 Windows 操作系统中。 Metropolis_demo.cpp 是一个演示取样高斯分布。 在 matlab 才能看到结果运行 metropolis_demo.m。您可以修改 metropolis_demo.cpp 适应代码到你自己的问题。

进行视频文件的下采样 ，用c写的 ，实现对视频的每一帧 进行下采样 比例系数 可以自行设置