OpenTLD opencv实现

利用AMM实现人脸特征点的标注，内有源代码及可运行程序

类似windows自带的图片浏览器 没放缩 连结电脑硬盘，可选择电脑内的图片浏览

matlab练习程序（弧形投影） 这个其实也算是圆柱体投影了，不过上一篇文章是从正面看，得到的是凸形的结果，而这个是从反面看，得到的是凹形的结果。计算公式就不写了，大致介绍一下，计算公式中关于x坐标求法和上篇一样，y坐标则正好是上篇公式的反变换，结合上篇公式代码和本篇的代码，应该都不是很难理解的。

使用IR 模块  DE2-115 开发板配备有一个红外接收（IR）模组（型号：IRM-V538N7/TR1），相关的电路图可以在DE2-115 系统光盘里面的DE2_115_datasheetIR_Receiver 目录下找到。需要注意的是，这个一体化接收模组，仅兼容38kHz 载波脉宽调制模式。附带的使用uPD6121G 芯片编码的遥控器可以产生与接收器匹配的调制信号。

光的原色是添加剂原色 arered、 绿色和蓝色结合红色 + 绿色 + 蓝色白色的产量颜料的原色是消减原色 arecyan、 洋红色和黄色结合黑青色 + 黄色、 洋红色产量色相定义为视角0 度，是红色120 度是绿色的240 度是蓝色饱和度被指从恒指三角形的中心到金字塔表面的距离的百分比。值的范围从 0to 1。强度被指作为"up"从黑色轴的距离。值的范围从 0to 1

颜色反卷积对执行组织病理学图像，然后阈值它使用 ostus 方法。最后确定的边界...

Chanvese活动轮廓程序。图片，文档，使用说明一应俱全。程序运行顺利

caffe学习笔记4_学习搭建自己的网络——MNIST在caffe上进行训练与学习学习笔记1_CIFAR-10在caffe上进行训练与学习学习笔记2_用一个预训练模型提取特征学习笔记5_逐层可视化图像特征

1.给定分类数M,MLL模型的势函数b,对影像作J-1层小波分解，设定EM算法迭代的停止条件，按照尺度从大到小的顺序设置尺度函数的取值。2.尺度n=J-1，根据K-均值聚类算法对尺度J上的特征场向量进行聚类，获取该尺度的初始分割结果。3.E步骤。使用MPL方法GMRF模型参数。 4.M步骤。使用估计出的参数，采用运算速度较快的迭代条件模式（ICM）通过最小化获取尺度上的优化的分割结果。 5.尺度内迭代。重复3和4知道满足某种准则，迭代停止。我们获得尺度n上的最终分割结果。 6.尺度间迭代。将尺度n的分割结果之间映射到最近的较细尺度n-1上，作为这个尺度的初始分割。重复5，直到获取最细尺度上的分割结果。

完美的图片浏览工具源码，实现图片浏览，图片显示，可以供初学者学习并应用到实现项目中。