matlab神经网络数字识别

OTSU是在1979年由日本学者大津提出的，是一种自适应确定阈值的方法，这是按照图像的灰度特性，将图像分成目标与背景两个部分。

Harris角点探测算法函数，input: 灰度级图像  output：角点位置，行列索引值非常简单实用的图像特征点探测算法。也没什么好说的觉得写还行就传上来分享下顺便混点经验。。。。。。

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。

资源描述 显示互联网上的照片 调用互联网地址读取照片信息，并写入至本地。供使用者使用与参阅，VB6.0版本

C++图像处理技术百例，叫你玩转C++进行特殊图像处理。                                                            

此代码包括用于从输入图像中检测面部区域，以及定位眼睛，鼻子和嘴巴的部分的方法。然后各部分都标有导致输出图像上的矩形显示。这是为那些谁想要检测脸不同部分，使用输入正面图像进行特征提取特别有用。

给出bmp图像RGB值，用C++实现。结果验证，可用

该代码采用MATLAB编写，注释的比较明确，采用粒子群优化算法，实现特征的选择，以及特征的分类，使用价值高。

camono控制摄像头： 本软件通过调用dll，直接控制摄像头，进行拍摄图片，截取图片，保存图片，查看图片，录制视频，停止录制视频 直接进行视频抓捕的功能，值得学习和使用！

输入： 的视频图像序列 (最好是从一个网络摄像头获取)，坐在电脑前的用户假设显示一些文档 （文本、 图形、 医学图像或一张照片） 和 visualizedGoal： 检测注意力的焦点和改性的用户感兴趣区域 （请注意我们只感兴趣的用户感兴趣区域不眼睛本身的轨迹 ！）基于这一点，一些地区的兴趣可以绘制到图像上。要做的任务： 开发能够检测到应用程序和跟踪在视频眼; 确定相应的观察 （重点） 位置 （区域） 屏幕，在屏幕上眼的运动轨迹; 标记区域的利益和他们的进化，变化在时间