图像球面化

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

应用背景Vtk是一个开源的免费软件系统，主要用于三维计算机图形学、图像处理和可视化。Vtk是在面向对象原理的基础上设计和实现的，它的内核是用C++构建的，包含有大约250,000行代码，2000多个类，还包含有几个转换界面，因此也可以自由的通过Java，Tcl/Tk和Python各种语言使用vtk。关键技术Vtk几乎可以在任何一个基于Unix的平台上操作，以及Windows 95/98/NT/2000/XP。视觉化工具函式库是一个开放源码，跨平台、支持并行处理（VTK曾用于处理大小近乎1个Petabyte的资料，其平台为美国Los Alamos国家实验室所有的具1024个处理器之大型系统）的图形应用函式库。2005年时曾被美国陆军研究实验室用于即时模拟俄罗斯制反导弹战车Z

应用背景背景主要为毕业设计，基于深度学习的车辆识别系统关键技术在深度学习中需要将大量图片转换为同样大小格式，此代码将大量图片转换为指定格式，在opencv2.4.9配置完成后即可直接使用，与上一篇内容衔接

在彩色空间中，皮肤颜色的分布较为集中，与其他景物颜色间有较好的可区分性，可以用模型描述或对样本进行学习的方法加以判别。图像中皮肤颜色的差异主要由光照引起，在检测中只考虑色度信息，就可以减少光照的影响，使肤色的分布更趋集中。通过检测皮肤区域，可以缩小人脸的搜索范围，提高检测速度。HSV空间是RGB空间的非线性变换，它将原本相关性很强的R、G、B值转换为相关性较弱的H、S、V值，H和S分量与人感受色彩的方式相一致。HSV颜色空间可以用一个圆锥空间模型来描述。

粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods)，它是利用粒子集来表示概率， 可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样 法(Sequential Importance Sampling)。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行 近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。这里的样本即指粒子,当样本数量N→∝时可以逼近任何形式 的概率密度分布。

图像目标识别

这是一个基于java的图像查看器应用程序代码。这样，就可以检索和查看系统中的图像。此应用程序可以打开jpg、GIF、位图和png格式的图像。

在DSP上实现图像移位的操作，用C语言写的，代码简洁，YUV图像的操作。

OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#,Ch, Ruby的支持。本代码主要是展示，cvmat的一些基本操作。希望可以帮到大家。

资源描述实现的adaboost训练分类器详细过程，可配合adaboost算法实现一起使用