图像处理

Snake模型称为动态轮廓模型（Active Contour  Model）是Kass与1987年提出的，它对于在噪声和对比度不敏感，能将目标从复杂背景中分割出来，并能有效的跟踪目标的形变和非刚体的复杂运动而被广泛用于图像分割和物体跟踪等图像处理领域。Snake主要原理是先提供待分割图像的一个初始轮廓的位置，并对其定义个能量函数，是轮廓沿能量降低的方向靠近。当能量函数达到最小的时候，提供的初始轮廓收敛到图形中目标的真实轮廓。Snake能量函数是有内部能量函数和外部能量函数组成，内部能量控制轮廓的平滑性和连续性，外部能量由图像能量和约束能量组成，控制轮廓向着实际轮廓收敛，其中约束能量可根据具体的对象形态定义，使得snake具有很大的灵活性。Snake模型发展10多年来，许多学者对于经典的snake模型做了改进，提出各种改进的snake模型，其中梯度矢量流（Gradient Vector  Flow,GVF）模型扩大了经典snake的外力作用范围，加强了对目标凹轮廓边缘的吸引力，提高了传统的snake模型。文件中包含snake数学模型介绍的论文以及实现算法的代码，对学习该算法的科研人员会有帮助

这是一个比较完整的手势识别程序，包含手的分割，手势建模，手势识别。准确率较高  ，其中匹配的阶段，使用了神经网络训练数据集来识别

应用背景遥感成像的时候，由于飞行器的姿态、高度、速度以及地球自转等因素的影响，造成图像相对于地面目标发生几何畸变，这种畸变表现为像元相对于地面目标的实际位置发生挤压、扭曲、拉伸和偏移等，针对几何畸变进行的误差校正就叫几何校正。关键技术系统原理是先读取HDF中的经纬度数据集，然后建立51*51的GCP控制点，通过对GCP点的投影转换来对角度数据集和辐射定标后的科学数据集进行几何校正。在几何校正的过程中将角度数据重采样到1000*1000分辨率，以便后来进行气溶胶反演的时候，按行列号查找角度数据。

评价图像分割的曲线PR曲线是现在主流标准，此代码划出的曲线十分直观，还有多个选项可以自定义。

opencv实现的手势控制,c++实现，可在vs2017环境中打开，直接编绎可用，实现较为简单，注释详细，简单易懂，非常容易看懂。。。。。。。。。。。

隐写术是的隐藏事实通信正在地方，由隐藏信息的一门艺术其他的信息。可以使用许多不同的载体，文件格式，但数字图像是最由于其频率对互联网的流行。对于隐藏秘密信息在图像中的，都存在种类繁多的隐写技术，有些是比其他人更复杂和所有的人都各自的强、 弱点。不同的应用程序有不同的要求信息隐藏技术的使用。例如，一些应用程序可能需要的绝对不可见性秘密信息，而另一些需要更大的秘密口信要隐藏。本文旨在给图像隐写术，其用途和技术概览。它还试图标识要求一种好的隐写算法的简要反映了哪些隐写技术的更多 适用于哪些应用程序。

基于wxPython和PyDicom软件包的,可以显示DICOM格式图像的代码,可以读取各个Tag及对应的内容,方便作为作为进一步图像分割和三维重建开发的基础框架

此代码可以帮助您检测图像中的特定模式。在这个程序中，你会发现所有关于读取和写入数据，from 和 to 文件。您将发现和使用的文件阅读和写作的语法和程序。这个结尾给出了示例文件读/写代码文档。您可能希望使用此或执行您自己的代码。你需要进行 2 的测试运行。模式可以找到几乎无处不在。例如，在处理的同时图像文件，来检测任何特定的模式，在原始图像中嵌入原始将首先转换为等效的灰度组成或者 0 或 1 表示。在特定的模式然后搜索对这种原始图像。

此化学需氧量检测并跟踪光学标记。通过该算法首先导入视频，使用 adabtive thershohld 探测和跟踪多标记。

应用背景全球首款开源图形处理器，MIAOW是Many-core Integrated Accelerator Of the Waterdeep的缩写，它是基于AMD Southern Islands Radeon HD 6000系列显卡开源指令集架构的RTL实现。关键技术领导该项目的计算机科学家Karu Sankaralingham说，开源硬件代表着新的方向。他预测五年十年之后企业将会像使用开源软件那样使用开源硬件。MIAOW目前还只是一个学术研 究项目。Sankaralingham的团队正在此基础上构建不依赖于现有商业产品的全新设计