Windows中的画图软件

通过2个picture控件，扑捉视频，达到拍照功能利用普通的简易摄像头，通过C#语言即可开发成简易视频程序。本实例利用市场上购买的普通摄像头，利用VFW技术，实现单路视频监控系统。运行程序，窗体中将显示舰体摄像头采集的视频信息

用于实现SPIHT算法的Matlab代码；

opencv2打开双摄像头，解决了opencv2在Linux下不能打开摄像头的原理，在Linux下，考虑大带宽的原理，在640*480分辨率下， Linux的带宽是不能支持两个摄像头i的，因此只能采用分辨率比较低的320*240模式，才能打开双摄像头。

ijl工程文件， #ifdef IJL_MSEXPORTS   #define IJLFUN(type)             extern __declspec(dllexport) type IJL_STDCALL   #define OWNFUN(type) 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

IMTRANS - Homogeneous transformation of an image. Applies a geometric transform to an image [newim, newT] = imTrans(im, T, region, sze);

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。

基于opencv对图像实行双线性插值缩放以及最临近插值缩放#include "highgui.h" #include "cv.h" IplImage *src=NULL; IplImage *dst1,*dst2; void main() { double scale1=0.1; double scale2=10; CvSize dst1_size; CvSize dst2_size; src=cvLoadImage("E:学习VC文件c++ pricticepro1pro1.jpg"); //缩小系数 dst1_size.width=(int)(src->width*scale1); dst1_size.height=(int)(src->height*scale1); dst1=cvCreateImage(dst1_size,src->depth,src->nChannels); cvResize(src,dst1,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)缩小 //放大系数 dst2_size.width=(int)(dst1->width*scale2); dst2_size.height=(int)(dst1->height*scale2); dst2=cvCreateImage(dst2_size,src->depth,src->nChannels); cvResize(dst1,dst2,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)放大 cvNamedWindow("原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvNamedWindow("缩小10倍后图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvNamedWindow("缩小10倍后再放大10倍还原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage("原图",src); cvShowImage("缩小

通常我们可以用减法算子进行图像差分。但是由于散斑噪声的影响，使用起来非常困难。所以我们可以找一个Log操作符来解决这个问题。在不同时间拍摄的图像会有一些变化。它在监视中非常有用。在此基础上，利用模糊c均值聚类进行图像分类。这对于SAR图像的变化检测是非常有用的。

这是一种 ASP.NET 项目图像处理项目，题为"交互式图像检索"该项目的范围： 目的是建立快速、 高效的战略 toretrieve queryConcept 基于内容的图像检索中。简介： 人类 interactivesystems 吸引了大量的近几年，特意为基于内容的图像检索系统的研究兴趣。早期的系统，集中在全自动策略，最近的做法有 introducedhuman 计算机交互。在本文中，我们专注的概念在较大的图像集合中检索。我们假定用户正在寻找一套图像，查询概念，在数据库内。目的是打造深圳和有效的战略，以检索 queryConcept。在基于内容的图像检索 （CBIR） 中，促使人们可能启动使用查询作为一个例子。最高等级 similarimages 然后介绍给用户。然后，互动过程允许用户来完善他的请求需尽可能在 < 跨风格 ="字体-大小： 12.0pt ； 字体系列：""> 相关性反馈回路。许多种类的互动提出了用户和系统，但大多数情况下，userinformation 包含二进制标签，指示是否对所需的概念 imagebelongs。

http://en.wikipedia.org/wiki/Metropolis-Hastings_algorithm 大都会-黑斯廷斯算法是马尔科夫链蒙特 Carlo 方法获取从概率分布的随机样本序列为直接采样是困难的。序列可以用 近似分布。 下面的代码是算法的大都市-黑斯廷斯，一个简单的实现这些代码根据 linux 运行系统。 编译，并也可以用在 Windows 操作系统中。 Metropolis_demo.cpp 是一个演示取样高斯分布。 在 matlab 才能看到结果运行 metropolis_demo.m。您可以修改 metropolis_demo.cpp 适应代码到你自己的问题。