ADaboost分类方法

采用C语言实现了一种背景建模的方法，vibe算法，该算法性能良好且运算速度较快，该算法基于文章Vibe：a universal background subtraction algorithm for video sequences实现，具有较高的实用价值。

开发平台vs2005，图像的增强的各种算法，包括 线性、非线性（指数、对数变换等）变换及各种低通滤波、高通滤波。

DX 11写的风景，包括反射和折射的效果，适合初学者使用学习。 很清晰的列出了shader的初始化使用和render，还有模型的载入，镜头的控制等等，全部是单独的类写出，初学者能很容易看懂

命名空间PaintDotNet

yuv420到rgb

在此代码中成长在大脑中的肿瘤部分被分段。它处理与 dicom 图像和有一套 40 dicom 图像加载到一个接一个的代码和分割完成。首先由通过添加一些对比度和亮度提升形象完成一些调整。然后图像转换为二进制图像后，不同强度被分配到图像的不同部分。然后基于位置和强度，它分段的肿瘤部分。

数字图像的基本代码，初学者可以看看，进一步完善也挺方便                                                   

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以像素方式读取位图像并在windows中显示

获取图像任意点的灰度值。可以完成图像的读取，然后使用鼠标在图像上点击，可以获取图像该点的灰度值。程序代码简单易懂，运行速度快。