去除块效应和光圈效应算法

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objective-c得毛玻璃效果 用到了UIImage+BoxBlur，ANBlurredImageView第三方类

针对满文文字的特点，利用基于主轴的投影法进行文字分割，该程序可以将满文文字分割成单个满文字母，分割准确率较高。

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这种编码基于 canny edege 检测。它是图像分割的一部分。canny 边缘检测给更好的结果，那么其他检测算法。它用于查找边缘。

应用背景你可能有你的运动视频。这个程序检测接头用彩色标记和计算角度从肩肘>；>；手腕。和它的速度。你可以看到只有骨骼或全视频。你可以控制播放速度，并看到标记帧的帧。你可以拍一个跟踪标记的快照，或者可以用跟踪标记和角度来渲染整个视频。关键技术利用OpenCV跟踪颜色。（蓝色，红色，绿色，深绿色）。基于OpenCV的视频渲染。用opencv绘制文本。使用Qt库。

K-means cluster 用c++实现的，大家一起学习交流。 Step 1. 从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心； Step 2. 循环Step 3到Step 4直到每个聚类不再发生变化为止； Step 3. 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离，并根据最小距离重新对相应对象进行划分； Step 4. 重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象） k-means算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择

改进自适应交叉和变异概率 在遗传算法中，通过交叉操作和变异操作使一对相互配合又相互竞争的算子的搜索能力得到飞速提高。交叉操作作用是组合交叉两个个体中有价值的信息产生新的后代，它在群体进化期间大大加快了搜索速度；变异操作的作用是保持群体中基因的多样性。为了加快收敛速度和全局搜索性能，在遗传算法计算的过程中，根据个体的情况，自适应的改变两者的概率，将进化的过程分为渐进和突变两个不同阶段。在Srinvivas等提出的自适应基本遗传算法中，交叉概率和变异概率能够随适应度自动调整，在保持群体多样性的同时保证了遗传算法的收敛性。

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应用背景粒子滤波算法是一个采用蒙特卡罗采样进行贝叶斯滤波的方法。这种方法有许多的用途，但它已经成为进行物体追踪最好的方法。从概念上讲，一个粒子滤波算法包含一个被监视系统的状态的概率分布。关键技术在本项目中，状态就是指被追踪物体的位置、大小等等。在许多情况下，非线性和非高斯型在物体的运动和相似性建模上会得到一个难以处理的滤波分布。粒子滤波采用将这个分布重新表示为一组加权值，或称为粒子的方法克服了这个困难。每个粒子表示一个可能的系统状态实例。换句话说，每个粒子描述了被追踪物体可能处于的一个方位。一个粒子集包含了被追踪物体最有可能处于的方位。因此，我们可以通过寻找在粒子滤波分布中最大的权重来确定物体最有可能处于的状态。