ES流转PS流代码

特征选择也叫特征子集选择 ( FSS , Feature Subset Selection ) 。是指从已有的M个特征(Feature)中选择N个特征使得系统的特定指标最优化。向后搜索（ SBS , Sequential Backward Selection ）：从特征全集O开始，每次从特征集O中剔除一个特征x，使得剔除特征x后评价函数值达到最优。向前搜索（ SFS , Sequential Forward Selection ）：特征子集X从空集开始，每次选择一个特征x加入特征子集X，使得特征函数J( X)最优。简单说就是，每次都选择一个使得评价函数的取值达到最优的特征加入，其实就是一种简单的贪心算法。

应用背景利用配置好opencv2.4.9的VS2008实现SIFT变换的完整的一个DEMO关键技术数字图像处理中图像特征提取技术，两幅图像的匹配问题

图象在传输和转换过程中，一般情况下质量都要降低，除了加入了噪声的因素之外，图象还要变得模糊一些。这主要因为图象的传输或转换系统的传递函数对高频成分的衰减作用，造成图象的细节和轮廓不清晰。图象锐化就是加强图象中景物的细节和轮廓，使图象变得较清晰。在数字图象中，细节和轮廓就是灰度突变的地方。我们知道，灰度突变在频城中代表了一种高频分量，如果使图象信号经历一个使高频分量得以加强的滤波器，就可以达到减少图象中的模糊，加强图象的细节和轮廓的目的。可以看出，锐化恰好是一个与平滑相反的过程。我们使用对象素及其邻域进行加权平均，也就是用积分的方法实现了图象的平滑；反过来，应当可以利用微分来锐化一个图象。

上传代码是 "Fast O(1) bilateral filtering using trigonometric range kernels," IEEE Trans. Image Proc., vol. 20, no. 11, 2011.的源代码，代码由本文作者提供，该源码显著提高了双边滤波的运行速度。希望对大家有所帮助！！

本文作者开创了多目标协同分割算法在现有的数据集中分割效果良好，用途很广泛。文的优点在于：由于标号增长的准确性在图形转换半监督学习框架中主要依赖于图形节点的相似性有多可靠，在Gunhee Kim ，Eric P. Xing[9]等人提出的多前景协同分割中节点代表着图像区域，它们的相似性既不是很容易区别又不是特别的稳定，尤其是不同图片中相同物体很大的外观差别，分割成属于不同物体的相似性有可能大于分割成相同的物体。这样本文提出结合全局连通约束图形转换半监督学习框架。每个约束项能够看成是一个线性不等式，基于此，我们开创了切平面算法，它能够解决线性不等式约束项和标号增长的凸一元二次方程之间的迭代，寻找最大违反约束项。

两步构建盲图像质量指标框架

资源描述鱼眼图像矫正以及全景展开。本程序实现了对于鱼眼图像的标准化参数以及标定鱼眼中心坐标、半径，并且对于鱼眼图像进行矫正。最后，通过角度设置对鱼眼图像进行全景展开。具有很好的效果

以前找的一个OCR Android程序，可以从位图文件中识别出文字。有一个支持Android的开源光学字符识别库。这个程序还包括其它的一些部分，如访问摄像头，处理位图，访问内存，摄像头拒绝等。程序非常好，一定能满足你的需求！

openmv下HAARD cascade二进制文件制作脚本。可以用来将训练的结果.xml文件转换为二进制文件。需要注意的是脚本需要在python2.7环境下使用，如果在python3下，可能因为numpy的版本过高而产生异常。压缩包中有一个cars.xml，以及转换为二进制后的文件cars.cascade.

显示屏颠倒程序