程序开始运行时显示启动画面

机器学习-人脸识别，根据给定的学习样例，提取特征，生成分类。对测试的样例进行人脸方向的分类。需要在vs中进行开发。-Machine learning- face recognition, according to the given learning sample, extract features, generate classification. The test sample to face the direction of classification. Vs the need to develop.

用vc＋＋实现的BP神经网络解决异或问题的源代码。非常经典。-Using vc realize the BP neural network to solve XOR problem

070325 全部程序（多项式拟合标定、多种滤波方式）工件测量输出实际mm尺寸-070325 All procedures (polynomial fitting calibration, multi-filter approach) mm workpiece measuring the actual output size

有关ＢＭＰ的小程序-small procedures

画美国国旗，和中国国旗，都是标准尺寸。还可以画直线，并且可以把直线用拖拉鼠标的方法放大-painting the American flag and the Chinese national flag, is a standard size. Can also painted straight lines, and can be used straight-line method tractor Mouse Click

图象及button透明处理代码-button images and transparent handling code

这是DX做场景的案例。。。希望有兴趣的人大家可以一起来探讨-This is the case of DX do the scene. . . I hope that those who are interested we can work together to explore the

用C++ Builder进行Open GL编程的源程序库-C Builder Open GL programming source library

使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。-my english is poor

一个简单的绘图实例，描述了一些简单的MFC绘制矩形，书写文本的方法-A simple drawing examples, describes some simple MFC draw rectangle method of writing the text