VS平台下的立体匹配

Delphi文体与图象的打印的控制，用于先择打印字体和对打印的图象在调整后输出打印结果。开发DELPHI程式时的打印报表可以使用此程式，将程式单元插入到你的项目中，即可编译使用

本程序功能与Windows下附件中的画图软件功能相近。本程序是在VC6.0平台上用MFC所编，支持多文档和多视图结构，视图为滚动视图，允许分割窗口。绘制方面的功能主要包括绘制各种图元，包括直线、Bezier曲线、矩形、圆角矩形、椭圆（圆）、多边形，用笔或画刷自由绘图，橡皮擦擦除，颜料桶填充，取色和区域选取移动。绘图时可以选择各种画笔颜色和画刷颜色，各种线型和线宽，以及画封闭图元时是否填充，当然，还能设置背景色、清除图像及画布大小调整等，并且在绘图区单击右键会弹出快捷菜单。程序支持保存和读取位图格式。 程序界面主要由标题栏、菜单栏、工具栏、状态栏、绘图工作区及属性页对话框组成，其中有四个实现不同功能的工具栏，包括MFC自动生成的工具条、自定义的工具箱（ToolBox）、颜色盒（ColorBox）和工具属性栏（ToolStyleBox）。其中MFC自动生成的工具条用于保存文件之类的操作工具箱可以选择绘图或操作方式，颜色盒选取颜色，工具属性栏设置工具属性，状态栏中显示鼠标在绘图区的逻辑坐标，属性页对话框可以改变画布大小及设置背景色和前景色。工具栏和状态栏有停靠和浮动功能。

非常优雅的四叉树样本测试阿拉伯字母图像。

结构相似度（ＳＳＩＭ）用于图像复原（去噪，去模糊，盲复原，修复）后的客观评价！该评价标准比较适合于纹理结构多的图像质量评价

非常基本的图像匹配算法，利用OpenCV的Match语句 ，匹配。简单易用，并且使用，可以作为OpenCV 的入门练习使用！

应用背景粒子群算法工具箱 该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。关键技术与遗传算法相比，PSO仅需要调整少数几个参数即可实现函数的优化。该算法对待优化函数没有任何特别的要求(如可微分、时间连续等)，因而其通用性极强，对多变量、高度非线性、不连续及不可微的情况更加具有其优势。 该工具箱的使用主要分为几个步骤： 1) 在Matlab中设置工具箱的路径； 2) 定义待优化函数； 3) 调用PSO算法的核心函数：pso_Trelea_vectorized()。 其中第三步最关键，用户需要根据自己的需要设置好参数，可使算法极快收敛。

基于人脸识别特征脸......与示例代码创建培训数据库然后在识别过程中使用它

PLSgui是一个图形给用户界面的Matlab程序，通过鼠标和键盘传递信息。当然我们可以通过命令行执行我们的程序，它只是PLSgui的一部分功能。

通过2个picture控件，扑捉视频，达到拍照功能利用普通的简易摄像头，通过C#语言即可开发成简易视频程序。本实例利用市场上购买的普通摄像头，利用VFW技术，实现单路视频监控系统。运行程序，窗体中将显示舰体摄像头采集的视频信息

应用背景人脸检测算法的可靠性很大程度上依赖于分类器的设计，在2001年，Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和《Robust Real-Time Face Detection》，在AdaBoost算法的基础上，使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸检测，他俩不是最早使用提出小波特征的，但是他们设计了针对人脸检测更有效的特征，并对AdaBoost训练出的强分类器进行级联。关键技术 人脸检测从整体来看分为四个部分： 1、Face detection 人脸识别，即识别出这是人的脸，而不管他是谁的。 2、Face preprocessing 面部预处理，即提取出脸部图像。 3、Collect and learn faces 脸部的特征采集和学习 4、Face recognition 脸部识别，找出最相近的相近脸部图像。