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局部二元模式（LBP）是一种用于在计算机视觉分类功能。 LBP是特定情况在1990年[1] [2] LBP于1994年首先描述[3] [4]它提出的纹理谱模型由于被认为是一个强大的功能的纹理分类;它已经进一步确定，当LBP是结合定向梯度直方图（HOG）的描述符，它提高了检测性能相当一些数据集。该LBP特征向量，在其最简单的形式中，通过以下方式创建的：划分检测窗口进入细胞（例如16×16像素的每个单元格）。用于在小区中的每个像素，比较像素到它的每一个8邻居（在它的左顶，左中间，左底部右顶部，等等）。跟随一个圆，即顺时针或逆时针的像素。其中，中心像素的值大于邻居的值，写入“1”。否则，写“0”。这使一个8位二进制数（通常是转换为十进制为方便起见）。计算的每个“号码”中出现的频率的直方图，在细胞内，（即，对每个组合哪些像素是较小的，哪些是大于该中心）。任选正常化直方图。串联所有细胞（归）直方图。这给出了窗口的特征向量。特征向量现在可以使用支持向量机或其他机器学习处理算法进行分类的图像。这样的分类可以用于人脸识别或纹理分析。

我自己编写的一段小的程序，希望大家来看看 -I have written a small procedure, I hope you take a look at

这些振动试验系统的设备图片可以给高理论研究的学生一目了然。-viberation

可以对载入的图片进行透明化处理，甚至透明度可渐变-be right images into transparent, even transparency can be graded

针对图像的几何变换，平移，镜像变换，缩放，转置，旋转进行程序设计。取自《vc++图像处理程序设计》-For the image geometric transformation, translation, image transformation, scaling, transpose, rotate to programming. Retrieved from " vc++ Image Manipulation Program Design"

图像线性增强-Linear image enhancement

用PHP生成验证码，内容比较复杂，可以在一些博客网站上使用，识别率较低。-Generated using PHP code, content, more complex, you can use in a number of blog sites, identify low rates.

虽然图像对齐方式在不同的计算机视觉领域中研究几十年了，对齐图像描绘不同的场景仍然是一个具有挑战性的问题。类似于在哪里到其世俗地相邻帧对齐图像的光流，我们建议 SIFT 流，一种对齐于它的近邻包含多个场景的大图像语料库中的图像的方法。匹配两个图像，同时保留空间不连续性之间的密被采样，得到 SIFT 特征的 SIFT 流量算法组成。SIFT 特征允许跨不同的场景对象外观的鲁棒性匹配而不连续保持空间模型允许匹配的对象位于不同的地区的场景。实验结果表明，该方法鲁棒对齐复杂场景对含有显著的空间差异。基于 SIFT 流，提出了对齐基于图像分析和图像信息在那里从最近邻转移到密集的场景对应的查询图像的合成、 大型数据库框架。这一框架证明通过具体的应用程序如从单个图像，通过对象传输运动合成的运动领域预测卫星图像注册与人脸识别。

fourier transform 2D

曼德勃罗集计算程序-Mandelbrot set calculation program