使用matlab 实现基于血管树局部结构特征的眼底图像配准

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使用gdal和c++，编写的一个打开图片的程序框架，GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理

这个想法是开发一种算法，我们可以对水稻计数。使用边缘检测器是正确的方式去做。如果您下载并运行此代码，它将可能看到一个好结果的算法。享受它。

&“旋转模型图像缝合器。 ”

此程序是在VS2010+opencv2.44环境下运行的，实现对视频中人脸的动态检测，其原理是基于运用图像的haar特征结合adaboost算法思想生成的人脸分类器（这个也可以生成自己训练出来的.xml文件分类器），最后在opencv下对图像或视频进行检测

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。

运用hog特征提取算法提取物体的特征然后运用svm分类器进行分类。里面有详细的步骤，几乎每行都有代码注释，方便看，且思路清晰，经本人调试后运行成功。

审查的各块匹配的运动估计在 MPEG 编码中使用的算法。这一幅是为运动检测代码。

该算法主要针对的是8位位图图像的旋转，首先定义了MyDIP类，通过定义一些成员变量以及成员函数对图像进行旋转的实现。在实现旋转的过程中首先应该将所要进行处理的图像进行读取与显示，因此，算法中通过调用OnOpenDocument(LPCTSTR lpszPathName)和ReadImgFile(CString sName)进行图像的读取，之后利用OnDraw(CDC* pDC)将原 始图像进行显示。之后利用OnMenuitem32778() 和OnMenuitem32779() 实现图像的顺时针和逆时针的旋转，由于旋转过程中，图 像的大小不断发生变化，因此，在图像旋转完成之后要对图像的内存大小进行判断，重新定义图像的长，宽；并且将符合内存大小的 旋转图像进行显示。最后通过OnSaveDocument(LPCTSTR lpszPathName)

基于OpenCV的静态人脸检测程序的实现，已运行成功，人脸检测是目前非常前沿的技术，Adaboost算法实现起来也比较复杂，但应用OpenCV提供的函数和分类器进行人脸检测十分容易，主要包括训练和检测2个模块