matlab神经网络数字识别

朴素贝叶斯分类器

该代码在VS2010环境下开发，语言采用微软的C#语言，并结合Emgucv实现的简单的画图功能，实现了双缓冲，代码简单，适合初学者。可以用来学习Emgucv与C#语言，有一定参考价值

应用背景在进行图像处理时，由于实验数据要求不同，经常要对图片的大小进行修改，如果只是一两张图片可用一些PS等软件很快的修改，若图片有成百上千张，比如在做人脸识别时，非常耗时，所有可以用该程序来进行批量修改，图片长宽可在代码中进行设置。关键技术主要是opencv中dst_img_rsize的使用，以及如何根据文件名循环的读取图像文件进行批量操作，修改完后如何将其保存又不与原始图像混在一起。

资源描述action script 3播放gif动画源码库，能很好的解析gif动画，需要的话自己下载。。。

在隐写术过程中，在空间域中嵌入秘密图像覆盖不是不可感知性和鲁棒性，所以要频率域。在频率域、 DCT 用于拆分的低频和高频 spareately。它是比空间域

应用背景 SIFT算法是D.G.Lowe[40]于1999年提出的，SIFT算法可分为两个部分：第一部分是生成SIFT特征，即SIFT特征向量提取过程；第二部分是通过对提取的SIFT特征进行匹配。 特征点描述子生成：计算每个4x4小块上8个方向的梯度方向直方图，并为每个梯度方向做一个累加值，得到一个种子点，如图3.5右图所示。图中每个特征点是由2x2个种子点构成，则每个种子点都具有8个方向的向量信息。为增强SIFT特征匹配的稳定性，每个特征点都通过4x4个种子点来加以描述，这就使得每个特征点都能够生成128个数据，进而形成4x4x8=128维的SIFT特征向量，其中4x4表示16个种子区域，8表示区域的8个方向。  关键技术（1）SIFT算法是一种基于图像局部特征提取的方法，SIFT特征具有尺度缩放不变性、旋转不变性，对视角变化、光照变化、物体运动、噪声也具有良好的稳定性。  （2）高速性，优化的SIFT算法可满足实时性需求。 （3）多量性，SIFT算法可以提取大量的特征点。 （4）可扩展性，SIFT算法可与其他算法相结合。 （5）独特性好、信息量丰富，匹配快速、准确。  经过第一阶段SIFT特征向量生成，第二阶段就是对提取的特征向量进行匹配。其特征点匹配步骤为：假设两幅待匹配的图像分别为S、T，分别从两幅图中提取SIFT特征点。

自己图像处理课程的代码。 包括位图的打开、显示以及常用的图像处理算法实现。 比如DCT变换以及逆变换、各种滤波方法以及锐化方法。 最后还添加了一个简单的验证码识别算法。利用垂直投影实现。

对比度增强

这是早期的FlashPlayer播放器4.0的VC++源代码，虽说这个版本现在已经淘汰了，不过作为FlashPlayer的核心程序还是没有变的，因此有一定的参考价值，而且本源代码在VC6下顺利通过编译。可以播放由FlashMX版本以前生成的SWF文件

Bitmap实现了将一张图片分解为多张指定尺寸的图片,以及将多张图片合并为一张。...程序编译环境:VS2005 VC++ MFC UNICODE