Scale-invariant feature transform

应用背景道路识别提取。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。关键技术使用CNN方法对道路进行识别提取，效果很好，不是遥感影像的道路。。。。。。。。。。。。。。。。。

应用背景基于肤色分割手势图像可以很大程度除去背景，但因为人脸也是肤色也能被检测出来，这里就要除掉人脸信息。只留下手势信息就行。关键技术通过先对视频帧得到每个像素的概率，从而获得概率似然图像，再对该图像进行阈值分割

应用背景这个程序是测试各种图像处理的滤波器。您可以打开各种图像格式，处理这个图像，通过使用各种过滤器；关键技术图像处理，各种边缘滤波器，BMP图像打开，图像文件保存， ； ；

运用harris角点检测算法实现角点检测，根据阈值筛选角点。opencv2.4.3

caffe学习笔记4_学习搭建自己的网络——MNIST在caffe上进行训练与学习学习笔记1_CIFAR-10在caffe上进行训练与学习学习笔记2_用一个预训练模型提取特征学习笔记5_逐层可视化图像特征

这是一个仿真摩尔纹的程序，由于实验的需求做出来的是一个简体版的，他模拟的是两个点阵之间的拍频，可以通过旋转，平移缩放点阵查看最终的效果

实现DEM数据的读取和网格化渲染，同时根据高程不同的高程赋予不同的颜色系统采用C++和OpenGL开发，可实现DEM的三角网渲染、颜色渲染以及贴图渲染

行人跟踪一直是视频研究的一个重点问题，本代码御用kalman跟踪行人,再视频场景中检测到行人的存在，并用红色矩形框对行人进行跟踪，能较好的实现跟踪

这个程序包含动画/演示以下各项： 1.一维傅里叶变换和它的逆矩阵 （关于离散的随机样本）： 重建原信号通过添加 1 D 金融时报 》 罪 / cos 的组件结合在一起 2.二维傅里叶变换和它的逆矩阵 （在任何图像）：重建输入图像中加入 2D 英尺罪 / cos 的组件一起 3.振铃效应的理想滤波器 4.高斯滤波： 基于空间的 VS 基于频率的 加速

matlab练习程序（透视投影，把lena贴到billboard上）本练习程序是受到了这个老外博文的启发，感觉挺有意思，就尝试了一下。他用的是opencv，我这里用的是matlab。