OpenGL高级编程与可视化系统开发（高级编程篇）的随书源码

自己参考资料写的关于c图像的小程序，里面还用的了键盘的使用，算是游戏吧。绝对原创！很利于初学者学习。-his reference was made on the images of small c procedures, which also use the keyboard use, it is the game. Absolutely original! Beginners very conducive to learning.

基于vc的数字识别系统(digitrec)-A figure recognizing system writen by vc(digitrec).

非常方便的光线测试追踪源代码,能够方便的较快的生成bmp图形.-very convenient light source code tracking test, to facilitate the rapid generation bmp graphic.

条形码的生成原理： 条形码的第一数据部分是由 7个数字形成的，其形成的方法详述如下： n 首先使用 产生和 匹配的字母码，该字母码有6个字母组成，字母限于A和B。产生字母码的列表如下 字母码 0 AAA 1 AABABB 2 AABBAB 3 AABBBA 4 ABAABB 5 ABBAAB 6 ABBBAA 7 ABABAB 8 ABABBA 9 ABBABA 表一 映射表 n 将 和 产生的字母码按位进行搭配，来产生一个数字-字母匹配对。并通过查表来得到 形成的条形码第一数据部分。 将 和C进行搭配，并通过查表得到 形成的条形码的第二数据部分。 该映射表如表二所示： 数字-字母匹配对 二进制信息 0A 0001101 0B 0100111 0C 1110010 1A 0011001 1B 0110011 1C 1100110 2A 0010011 2B 0011011 2C 1101100 3A 0111101 3B 0100001 3C 1000010 4A 0100011 4B 0011101 4C 1011100 5A 0110001 5B 0111001 5C 1001110 6A 0101111 6B 0000101 6C 1010000 7A 0111011 7B 0010001 7C 1000100 8A 0110111 8B 0001001 8C 1001000 9A 0001011 9B 0010111 9C 1110100 表二 数字-字母映射表 n 绘制条形码：通过映射表二得到的二进制数码进行绘制，1对应黑线，0对应白线。 -barcode generation principle : bar code data of the first part by the seven figures formed, and the formation of detailed as follows : n the first use of the alphabet and matching code, the code l

对学习独立成分分析和人脸识别的会很有用，希望对大家有所帮助！-Learning independent component analysis and face recognition will be very useful, and they hope to be helpful to everyone!

一个分水岭算法的源代码。可以用于图像分割。-a watershed algorithm source code. Can be used for image segmentation.

曲线曲面重建方法研究,发现一个关于曲线曲面有关算法方面的好资料,与大家分享下.可作逆向工程研究参考.-Reconstruction of curves and surfaces and found that a related algorithm for curves and surfaces on good information to share with you the next. Can be used for reverse engineering study.

L系统理论下，用计算机实现得分形算法，可以直观地看到图形-L system theory, with computer scoring algorithm can intuitively see graphic

对话筐程序，用于dxf导入，可以有多种格式输出-dialogue basket procedures for the import dxf, can have multiple output formats

阈值去噪的基本思想：含有一定噪声的图像经过小波变换后，图像的主要信息都将集中在小波域的低频子带， 而（白）噪声是均匀地分布在所有的小波系数上的。当对小波域的高频子带的系数进行取舍时，应该主要去除 含有噪声的那些系数。对于高频子带，由于噪声统计上是均匀分布在小波系数中，因此可知少数绝对值较大的 重要的小波系数必然含有图像的重要奇异特性，保留重要系数舍去或减小绝对值小的不重要的系数，既可以减 小图像的噪声，又不会导致图像的边缘模糊。