SOM neural network alg

MFC界面，求图像的拉普拉斯变换。

利用MFC编程显示一个对话框，以及对对话框的设计风格，修改主框架的显示风格，要读进一幅bmp格式的图像。

应用背景图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。关键技术现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。1998年以来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等等领域。

数字图像处理第二版（何东健）第四章代码，用于建立图像处理的一个基本框架，是对图像处理的基础理论，但主要用于对8为灰度图像的处理，分析。

整体功能： 自动车辆跟踪、 检测和拍照、 定位和 recognitionTracking 和拍摄功能可以几乎不被视为满足履行职能： 目标跟踪在一段视频： 圈对象手动第一 ；USB cameraFor 一辆车

应用背景基于互信息(Mutual information, I)的配准方法是利用图像本身具有的灰度统计信息来度量图像的相似度，采用一定的搜索算法得到使相似度最大的图像空间变换形式，达到配准图像的目的。两个变量的联合概率分布于完全独立的概率分布的广义距离来作为变量之间的相似性测度。由于互信息测度无需预先假设不同成像模式下图像灰度的相关性，也不需对图像进行分割和任何预处理，精度高。关键技术采用二维图像空间变换模型中的刚体变换，主要是确定浮动图像变换过程中是的互信息最大时浮动图像所旋转的角度和在x和y轴运动的位移。要求得两幅图像的互信息，则要分别求取两图像的熵和二者的联合熵，而熵的求取需要使用到图像的灰度直方图，故要先求取每幅图像的灰度直方图。这一过程中需要浮动图像在变换过程中出现的非整数坐标上的点进行灰度插值（本程序采用的是双线性插值）

本程序在 VS2012+openCV2.4.9中，实现图像的连续读取，并将其存储到指定文件夹下，存储成.XML文件。这种文件格式包含了图像的数据，并以矩阵形式保存最原始的数据，以供进一步开发使用。本文代码，精炼实用，可以拿来直接使用不需要再进行任何更改，非常适用于初学者，或者急需此功能的程序员使用，欢迎广大同仁来阅！

目标检测和跟踪在许多计算机视觉应用中非常重要，包括活动识别、汽车安全和监控。在本例中，您将通过将跟踪问题分为三个独立的问题来开发一个简单的人脸跟踪系统：

包括了拉普拉斯金字塔的matlab数字图像融合代码以及小波变换的融合代码，一些小波函数的功能描述并且给出了详细的例子，对于初学者有很大的帮助

使用opencv打开双摄像头，显示所打开的摄像头视频，简单的c++程序