多目标跟踪，opencv+vs

这是 MATLAB 火车和测试的 som 神经网络对识别图像的字符像 A、 B 和 C，......等的神经网络显示塑造识别和高质量培训和测试

该源码是一个相机标定的源码包，能够完成立体视觉中单目和双目摄像机的标定，本源码包内包含多个GUI源码，可以完成多个试验，如角点检测等

对图像像素点进行插值，参数有原图片对象，新图片对象，以及两图片的像素点的映射关系。两种算法，最临近点插值和双线性插值，通过获取图片像素数据地址进行操作，运行速度较快。

对于那些初学者 OpenGL 的学生，你可能不知道太多什么是 MFC。它并不重要，只要 OpenGL 去相信有一天你会使用 MFC，但当你需要时，宝贝你得到更深入地了解配置环境的 OpenGL 在 MFC 中吗？如果不是，没关系，那里的已配置的资源，来和下载它 ！

Canny 边缘提取算法 WINDOS下实现 C++ 针对256色图像 可直接运行

打开一BMP图像，对图像进行滤波，采用3*3、5*5窗口大小的进行均值、中值滤波；对图像边缘检测，采取sobel算子、梯度算子、拉普拉斯算子等算法；对图像进行分割，采取固定阈值分割、最大类间方差分割等等。希望对大家有用！

Fig2.jpg是有渐晕现象的拍摄图片  func_k.m 是渐晕模型中的参数设置 vignetting.m是主函数 主函数如下： Pi = 3.1416; d = 400; w = 0.0236 * Pi; figure(1); fid = imread("e:matlab71fig2.jpg");    %打开有格式文件 subplot(1,2,1); imshow(fid);

资源描述这是一个用C++编写的人脸识别程序，其中也有少部分用到一些QT，能够基本实现预期功能，可能代码还不够完善，欢迎大家指出缺点，以后还有进步空间

关于图像的对称的学习，使用的sift算法，有代码页有文章的介绍，很好用！

RLE 压缩图形数据是一个自然的候选人。一种数字图像包含的小圆点称为的像素为单位）。每个像素可以是任何一位，指示一个黑色或白色的圆点或几个位，指示一个几种颜色或灰色底纹。我们假设像素为单位） 都存储在数组称为位图在内存中，因此该位图图像的输入的流。像素通常排列在位图中扫描线，所以 第一个位图像素点在左上角的图像，并最后一个像素是一个在右下角。 使用 RLE 图像压缩基于观察如果我们随机选择一个像素在图像中，有一个好的机会，它的邻居会有相同的颜色。压缩机因而扫描逐行寻找运行相同颜色的像素的位图。如果位图启动，例如，17 的白色像素，紧接着 1 黑色的那个，接着由 55 的白色部分，等等，只有数字 17、 1、 55、...需要在输出流写入。 压缩机假定该位图入手白色像素。如果这不是真的，然后该位图入手零白色像素为单位），并输出流应该