基于视觉的双目标定

资源描述mean shift 的迭代过程只做了一次，交流参考使用。里面有详细说明

3D图像的旋转算法

应用背景一个递归的区域为2D和3D图像集和二进制掩码输出多边形生长算法。这个函数的主要目的在于清洁和高度记录的代码。关键技术使用方法： ；[ J ] = P，区域生长（CIM，initpos，thresval，maxdist，tfmean，tffillholes，tfsimplify）输入： ；CIM：二维/三维灰度矩阵 ；- initpos：初始种子位置 坐标；- thresval：要包括 绝对阈值；- maxdist：最大距离在【PX】 初始位置；- tfmean：更新的区域意味着初始值（慢） ；- tffillholes：填充封闭孔的二进制掩码 ；- tfsimplify：减少线路简化顶点个数输出： ；P：vxn阵列（有点尺寸，N V号）。P是封闭的多边形的所有相关像素/体素 ；J：二进制掩码（具有相同的大小作为输入图像）显示1（真）相关的像素/体素和0（假）之外

这个球面化算法最初是在ps上的球面化滤镜中看到的，感觉挺有意思，就研究了一下。算法的详细推导可以在这篇博客中找到，我比较懒，只在纸上推了一遍，就不在博客上编辑了。不过这里还是要把逆变换公式写一下。 

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。

应用背景要求：Matlab，Matlab图像处理工具箱。主成分分析法是一种数学方法数据尺寸减少的公式。因此，主成分分析法技术允许在数据和标准的识别他们的表达方式，在这样一种方式，他们的相似性和差异强调。一旦模式被发现，它们可以被压缩，即，他们的尺寸可以减少没有多少损失的信息。总之，主成分分析法可能是用于数字图像压缩算法，具有低的损耗关键技术1发布日期2014.10.25主要特点：主成分分析的图像压缩详细数据压缩信息灰度和RGB图像的支持快速优化实现演示代码（保护p-files）可用绩效评价

学习图像处理的入门教程代码，有清晰的注视，详细的代码，值得刚入门学习图像处理OPENCV的同学下载下来学习。里面还有各种机器学习算法的简介，可以学习了解下。

MODIVCDemoExe、 能直接运行，看看OCR的效果

本算法是多年图像处理的工作总结   很实用  直方图均衡化  噪声的消除  是图像更清晰，图像取样后，样本的灰度值是一个模拟量，在用计算机对其显示和处理之 前，必须进行量化处理，而量化的过程实质上是多对一的不可逆的对应过程。 这样不可避免的引入了量化误差，解决这个问题的方法之一就是对图像按灰度 分布密度进行非均匀采样。

本代码是利用图割技术最大流最小割算法来优化能量函数，从而达到图像分割的目的