20多个常用代码

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完整的日历，带有文本框显示功能，对于一般开发没有问题。-Full calendar, with a text box display, there is no problem for the general development.

// test1split1str1.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" /*         File      : split1.cpp         Author    : Mike         E-Mail    : Mike_Zhang@live.com  */ #include #include #include #include #include using namespace std; //字符串分割函数 std::vector split(std::string str,std::string pattern) {     std::string::size_type pos;     std::vector result;     str+=pattern;//扩展字符串以方便操作     int size=str.size();     for(int i=0; i

//: Snake.c /* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * // Project: RedSnake(贪吃蛇) // Author: Problue // Version: 1.0 // Date: 19:55 2012-10-29 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * */ #include #include #include #include "pcc32.h" // 定义地图的尺寸及坐标 #define MAP_WIDTH 32 // 地图宽度 #define MAP_HEIGHT 32 // 地图高度 #define OFFSET_X 1 // 地图左右的边距 #define OFFSET_Y 1 // 地图上下的边距 #define TOTAL_WIDTH (MAP_WIDTH + OFFSET_X * 2) // 窗口宽度 #define TOTAL_HEIGHT (MAP_HEIGHT + OFFSET_Y * 2) // 窗口高度 #define GotoMap(x, y) gotoTextPos((x) * 2, (y)) // 定义地图方格的状态，分别为: 空格、蛇头、蛇身、蛇尾、食物 #define BS_SPACE 0 #define BS_SHEAD 1 #define BS_SBODY 2 #define BS_STAIL 3 #define BS_FOOD 4 // 蛇默认长度 #define SNAKE_MIN_LEN 5 // 定义蛇运动方向: 上、下、左、右 #define DIR_UP 1 #define DIR_DOWN 2 #define DIR_LEFT 3

文件加密和加密文件在图像中的嵌入及提取，属于图像水印范畴。对本科毕业设计具有较高的参考价值 -file encryption and file encryption in the embedded images and extraction, image watermarking areas belong. The undergraduate graduation design high reference value

应用背景基于图形的物体跟踪是一个重要的计算机视觉科学的分支，是适用于这两个行业和其他方面。图像跟踪方法大致分为2个主类别：概率跟踪和确定跟踪。概率跟踪方法已成为占主导地位，由于其稳定和强大的性能。卡尔曼滤波器和粒子滤波是它们的经典代表。卡尔曼过滤器对系统模型和后验分布有严格的限制因此，仅仅是能够处理线性，高斯和单模态情况。然而，在图像跟踪应用程序，后密度是往往是非线性的，非高斯和多模态，从而应用卡尔曼滤波器是有限的。不同于卡尔曼滤波，粒子滤波因为它的维护能力，在跟踪领域有了很大的发展状态的多模态分布和噪声的鲁棒性。本文主要讨论了粒子滤波在图像跟踪中的应用一系列理论基础，并实现了一个简单的自适应粒子滤波。关键技术计算机视觉科学中的基于图像的目标追踪是一个重要的分支，无论是在工业界还是在其他领域都有非常广泛的应用。图像跟踪方法大致可分为两大类概率跟踪方法和确定性跟踪方法。概率跟踪方法由于性能稳定、可靠，已经成为图像跟踪的主流方法。卡尔曼滤波聚类方法和粒子滤波方法就是这类方法的典型代表。卡尔曼滤波聚类方法对系统模型和后验概率有很高的要求和严格限制，只能处理线性，高斯，单模态的情况，而在图像跟踪应用中，后验概率的分布往往是非线性、非高斯、多模态的，因此卡尔曼滤波聚类方法的应用收到一定限制。与卡尔曼滤波聚类方法不同，粒子滤波对于系统模型没有特殊要求，而且能够保持状态的多模态分布，不易受杂波的影响，在跟踪领域得到了很大发展。本文主要探讨粒子滤波算法在图像跟踪当中的应用，它的一系列理论基础，以及实现了一个简单的自适应粒子滤波算法。