频率域图像增强

mfc标记识别源

已经进过精心调试，使用方便快捷，可以直接运行使用。本代码基于Fourie-Mellin变换原理的图像配准仿真代码，可以直接得出配准图像的旋转平移缩放的数值。

基于MFC的贪吃蛇游戏，很好的运用的MFC的画图原理，同时使用双缓存机制防止界面刷新闪烁的为题

用opengl和vs2010做的比较简单的3维图形显示程序，地球围着太阳旋转，可调整旋转速度，太阳与地球的距离等参数

资源描述 这是一个图像修复的代码，想学习这个方面的可以下载学习，结合C/C++ 相关的内容，值得大家学习，欢迎交流， 祝你生活学习愉快。

Bag of features（Bof）一种是用于图像和视频检索的算法，此算法的神奇之处，就在于对于不同角度，光照的图像，基本都能在图像库中正确检索。

在linux平台下，使用openni来进行的体感应用开发实战，利用kinect或ASUS xtion pro 传感器来获取彩色图像和深度图像，对获取的深度图像数据进行处理计算来得出物体离kinect或ASUS xtion pro摄像头中心的距离，以及对深度图及RGB图像的采集及显示……

应用背景kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。聚类，简单地说就是把相似的东西分到一组，同 Classification (分类)不同，对于一个 classifier ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做 supervised learning (监督学习)，而在聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似 度就可以开始工作了，因此 clustering 通常并不需要使用训练数据进行学习，这在 Machine Learning 中被称作 unsupervised learning (无监督学习)。关键技术kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。

一种新的单目标长时间（long term tracking）跟踪算法。该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡等问题。同时，通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的“显著特征点”和检测模块的目标模型及相关参数，从而使得跟踪效果更加稳定、鲁棒、可靠。

此程序实现了基于颜色特征的图像检索功能。此程序实现了基于颜色特征的图像检索功能。此程序实现了基于颜色特征的图像检索功能。此程序实现了基于颜色特征的图像检索功能。