将两个位图融合为一个位图的源程序。

任意多边形顶点凸凹性判定的一种新算法的MFC程序实现，效果还不错-A new algorithm for determining the arbitrary convex and concave vertices of the polygon

Whitens the data (row vectors) and reduces dimension. Returns the whitened vectors (row vectors), whitening and dewhitening matrices.-matlab code

进行中西文的渐显效果-Western text for the spate of results

最新图像解码源码库。-The latest source code library image decoding.

本程序包括打开存储一幅图像，实现图像的中值滤波和直方图均衡。-opened a store images, the Image median filtering and histogram equalization.

direct3dx direct3dx Snow System

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单元生成 、八瓣图案、单层花边、多层花边 等图案生成-module generation, 8 logo, single lace, multi-layered lace pattern generation, etc.

局部二元模式（LBP）是一种用于在计算机视觉分类功能。 LBP是特定情况在1990年[1] [2] LBP于1994年首先描述[3] [4]它提出的纹理谱模型由于被认为是一个强大的功能的纹理分类;它已经进一步确定，当LBP是结合定向梯度直方图（HOG）的描述符，它提高了检测性能相当一些数据集。该LBP特征向量，在其最简单的形式中，通过以下方式创建的：划分检测窗口进入细胞（例如16×16像素的每个单元格）。用于在小区中的每个像素，比较像素到它的每一个8邻居（在它的左顶，左中间，左底部右顶部，等等）。跟随一个圆，即顺时针或逆时针的像素。其中，中心像素的值大于邻居的值，写入“1”。否则，写“0”。这使一个8位二进制数（通常是转换为十进制为方便起见）。计算的每个“号码”中出现的频率的直方图，在细胞内，（即，对每个组合哪些像素是较小的，哪些是大于该中心）。任选正常化直方图。串联所有细胞（归）直方图。这给出了窗口的特征向量。特征向量现在可以使用支持向量机或其他机器学习处理算法进行分类的图像。这样的分类可以用于人脸识别或纹理分析。

刚学会做的人物移动行走和碰撞检测-People do刚学会mobile walking and Collision Detection