三点画圆

使用matlab将图像二值化后，研究阈值分割的方法，包括均匀性度量法，迭代法和阈值自选的代码。

盘说明 本光盘的资料分两个文件夹存放： “各章测试图”文件夹存放本书各章需要处理的相关图像或者视频文件。 “源代码”文件夹存放本书各章的源代码，已经通过测试，读者编译后即可运行。 本书的代码在Visual C++ 6.0环境下调试通过。 视频目标检测演示框架说明 视频演示算法包括： 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

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应用背景粒子群算法工具箱 该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。关键技术与遗传算法相比，PSO仅需要调整少数几个参数即可实现函数的优化。该算法对待优化函数没有任何特别的要求(如可微分、时间连续等)，因而其通用性极强，对多变量、高度非线性、不连续及不可微的情况更加具有其优势。 该工具箱的使用主要分为几个步骤： 1) 在Matlab中设置工具箱的路径； 2) 定义待优化函数； 3) 调用PSO算法的核心函数：pso_Trelea_vectorized()。 其中第三步最关键，用户需要根据自己的需要设置好参数，可使算法极快收敛。

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我们介绍使用现代可编程图形处理单元的 GPU 的实时图像处理技术。GPU 的是本质上的数据并行的 SIMD （单指令，多数据） 设备。通过利用 NVIDIA GPU 编程框架，"计算统一设备架构"CUDA 作为一种计算资源，实现了图像处理算法计算中的会显著加速。我们表明，一系列的计算机视觉算法映射很容易到 CUDA 具有显著的性能增益。具体来说，我们展示了我们的方法的效率，让并行化和优化的图像处理、 形态应用程序和图像积分。

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   用OpenCV与C++结合实现的基于PCA算法的人脸识别，适合新手掌握PCA编程模型。