Sobel图像边缘检测-Semaphore实现多线程运算以减少运算时间

采用VS2010编写，添加了OPENCV来处理图片。通过VS2010中选择VC++编写相应程序，利用MFC编辑窗口，可以直接控制打开图片。来实现打开图片的功能。原程序从网上下载，经过修改，可以运行。

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K-means cluster 用c++实现的，大家一起学习交流。 Step 1. 从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心； Step 2. 循环Step 3到Step 4直到每个聚类不再发生变化为止； Step 3. 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离，并根据最小距离重新对相应对象进行划分； Step 4. 重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象） k-means算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择

应用背景用于仿真对前景区域的某个物体清晰显示，背景部分高斯模糊处理关键技术用于仿真对前景区域的某个物体清晰显示，背景部分高斯模糊处理，镜头在成像时，通常只会对处在对焦点所在平面的前后一定距离范围内的景物形成清晰地图像，而对焦外景物所成的像会发生模糊。这段清晰地成像范围称其为景深。借助与所拍摄场景图像相对应的深度图，可以模拟出景深效果

proamam加载URL摄像头在线，捕获WebBrowser Delphi在大街摄像头在街上巴西 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

对灰度图像进行划块，以每个块为向量对其进行PCA分析，取有限个特征值复原图像，达到压缩的目的。

OpenCV检测原理主要步骤为：1.加载分类器。用cvLoad函数读入xml格式的文件。文件在OpenCV安装目录下2.读入待检测图像。读入图片或者视频。3.检测人脸。

图象在传输和转换过程中，一般情况下质量都要降低，除了加入了噪声的因素之外，图象还要变得模糊一些。这主要因为图象的传输或转换系统的传递函数对高频成分的衰减作用，造成图象的细节和轮廓不清晰。图象锐化就是加强图象中景物的细节和轮廓，使图象变得较清晰。在数字图象中，细节和轮廓就是灰度突变的地方。我们知道，灰度突变在频城中代表了一种高频分量，如果使图象信号经历一个使高频分量得以加强的滤波器，就可以达到减少图象中的模糊，加强图象的细节和轮廓的目的。可以看出，锐化恰好是一个与平滑相反的过程。我们使用对象素及其邻域进行加权平均，也就是用积分的方法实现了图象的平滑；反过来，应当可以利用微分来锐化一个图象。

用matlab去撰寫ssim,psnr的計算 是用ssim,psnr的定義去寫的，並非matlab內建指令

使用改进的GAC算法对图像进行分割，图像中的偏微分方程课程的一门课堂作业，在图像分割的效果上有很大很大的改进，分割效果也很不错！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！