FIR数字滤波器

应用背景飞行器空中拍摄。空中侦察，实时的图像传送和定位，用于飞行器的控制关键技术RGB检测技术、摄像头技术、stm32核心控制、fifo读取

非常优雅的四叉树样本测试阿拉伯字母图像。

资源描述利用加权平均融合算法进行灰度或彩色多模态医学图像融合，程序具体很好的通用性，并且提供几种图像融合客观评价指标，还给出3组宝贵的已配准的图像

天文导航计算，输入任意2点，自动计算航程及航向，并可以显示在独立的窗口中。

资源描述应用Visio studio +opencv实现直线检测，通过读入一副图片进行二值化并实现边缘检测，最后应用霍夫变换检测直线。

资源描述Detecting visually salient regions in images is one of the fundamental problems in computer vision. We propose anovel method to decompose an image into large scale perceptually homogeneous elements for efficient salient region detection, using a soft image abstraction representation. By considering both appearance similarity and spatial distribution of image pixels, the proposed representation abstracts out unnecessary image details, allowing the assignment of comparable saliency values across similar regions,and producing perceptually accurate salient region detection. We evaluate our salient region detection approach on the largest publicly available dataset with pixel accurate annotations. The experimental results show that the proposed method outperforms 18 alternate methods, reducing the mean absolute error by 25.2% compared to the previous best result, while being computationally more efficient.

在图像中检测性趣点时，可以很好的定位，因为它位于两条边缘的交点处，它检测到的特征点可以用于视频跟踪应用中的优质特征集合。

经过改进后，画面刷新速度大大加快，绝对看不到任何的“扫描线”，帧数也从5帧一下就提高到了9帧，几乎是两倍于前的速度。这究竟是什么原因呢？让我来讲述其中的道理。因为圆是要一个一个画上去，所以每画一个圆，系统就要做一次图形的绘制操作，图形的重绘是很占用资源的，当需要重绘的图形数量很多的时候，所造成的系统开销就特别大，造成我们看到的那种刷新缓慢的情况。那么如何来解决这个问题呢？答案就是双缓冲，何谓“双缓冲”？它的基本原理就是：先在内存中开辟一块虚拟画布，然后将所有需要画的图形先画在这块“虚拟画布”上，最后在一次性将整块画布画到真正的窗体上。因为所有的单个图形的绘制都不是真正的调用显示系统来“画”，所以不会占用显示系统的开销，极大的提高的绘图效率。

里面有隐马尔可夫模型，这是一个十分经典的模型，十分有助与大家学习和研究工作                                    

轨迹球控制 By Terence J. Grant 如果只用鼠标来控制你的模型是不是很酷?轨迹球可以帮你做到这一点，我将告诉你我的实现，你可以把它应用在你的工程里。 我的实现是基于Bretton Wade’s，它是基于Ken Shoemake’s 实现的，最初的版本，你可以从游戏编程指南这本图上找到。但我还是修正了一些错误，并优化了它。 轨迹球实现的内容就是把二维的鼠标点映射到三维的轨迹球，并基于它完成旋转变化。 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