随机森林

这是梯度下降法的一种实现。它将帮助神经网络或相关的图像处理。

这是经过改进调试过的代码，主要用于图像处理，利用区域生长的方法实现图像处理。是一个调试可用的代码。

应用背景该算法的任何实际的实现，应该只工作0.5-levelset邻域像素的，不是所有的嵌入功能，也许应该多线程GPU的能力或特征。这类morphgac和morphacwe大部分提供这个功能模块。他们实施的形态测地线活动轮廓和没有边缘的形态活动轮廓，分别。看见了上述文件的全部细节。关键技术这是一个介绍Python实现的算法 ；我árquez内拉，P.，baumela，L.，Á阿尔瓦雷斯，L.，”形态的方法基于曲率的曲线和曲面的演化。IEEE交易 ；模式分析与机器智能（PAMI），2013。此实现的目的是简单，可以理解的和自成一体的尽可能。它不包括任何提高，使其快速或有效。

opencv1.0+VC6.0/VS2010均可，通过摄像头获取的视频图像，并对其不同BRG三个通道分别做直方图统计，并分别画出其三个通道的直方图，具有一定的参考价值，可以为视频图像的后续处理做铺垫，欢迎大家一起学习交流。

下面是该算法的伪代码：(a) 载入一个 HDR RGB 图像(b) 计算强度层我(c) 计算 log(I)(d) 筛选使用双边滤波获得 log(F) log(I)(e) 计算详细信息通道 D = log(I)-log(F)(f) 计算： 三角洲 = max[log(F)]-min[log(F)](g) 计算： γ = log(constrast) / 三角洲(h) 计算新的强度层： N = 10^[gamma*log(F) + D](i) 规模的 RGB 值由 N / 我(j) 保存 LDR 图像

人脸识别的源代码，亲测可用。采用PCA方法简化特征，然后调用opencv库进行实现。

这段代码是在 matlab 中实现的。输入两个的多聚焦图像和设置的步骤变量设置为 1、 2 或 3 和阈值 T，块大小。输出是一个焦点无处不在的复合图像。

图像平滑处理，主要是平滑算法，对于初学opencv实现的人来说是个很不错的例子。

资源描述主要研究H263编码实现,完整的源代码程序，适合初学者参考学习。代码清晰有完成的VC+6工程代码。

在对视频文件或者多序列图片批量进行边缘检测时，可利用该方法。该方法主要借助于VC++和OpenCV环境进行实现。算法主要包括两方面：一是对视频文件帧的获取，二是通过Candy算法对获取的帧进行边缘提取。（注：avi文件过大，运行代码时用户可自行添加）