测地线主动轮廓模型

 LPBYTE lpSrc;   // 指向原图像的指针   long i,j;   //循环变量   int gray[256]; // 灰度计数  BYTE pixel; //像素值  LPBYTE lpDIBBits=m_pDib->GetData();//找到原图像的起始位置  LONG lWidth=m_pDib->GetWidth();    //获得原图像的宽度  LONG lHeight=m_pDib->GetHeight();  //获得原图像的高度  // 灰度计数变量初始化  memset(gray,0,sizeof(gray));  //逐个扫面图像中的像素点,进行灰度计数统计  for(j = 0; j

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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。

这项工作基于统计方法的问题，而不使用大培训数据库和不诉诸神经网...... 我避免神经网络显而易见的选择，唯一的真正原因是： 1） 它已进行前字符识别。 2） 它不似乎是本着同样的精神，作为我们的课程和讲座， 和方法。 3） 神经网络，以我的经验，似乎并不产生可伸缩的、 关于底层视觉问题/解决方案的重用信息... 就我所知他们只是证明，一些系统称重层感知产量的正确结果大部分时间。 只有几篇文章手写识别的问题，我所读过的指的是统计方法解决它。我已经从他们，我的想法，但是我还没有找到任何准确的参考，我对这个问题的办法。我将会检讨各种统计方法在下一章。

对黑白TIFF 图像进行处理，将200DPI 转换为 300DPI，或者转换为指定的DPI。

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MATLAB中编程，偏最小二乘回归的通用程序，输入两个矩阵，输出预测值及相关误差。

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osg与qt 学习过程中显示入门程序，通过osg 与qt quickly 的结合实现对3D 图像的处理和优化作用。包括所有的源代码，可以在配置好编译环境的条件下直接运行。

颜色分类案例，展示了如何使用分类器来实现颜色识别功能。文件包含一个色谱图像、演示程序和SVM分类器文件。程序大致思想为：1. 将图像变换到HSV空间；2. 采集每种颜色的样本点，加入到SVM分类器；3. 训练SVM分类器；4. 循环获取带分类的点，进行分类识别。