该程序创建料一个avi动画文件的窗口，在本程序启动开始一段动画，当用户操作鼠标或键盘时停止...

关于数字图像处理方面-of digital image processing

数字识别代码 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。 首先，打开图像（256色） 再次，进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中 该系统的识别率一般为90％ 另外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作。但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。步骤为：“256色位图转为灰度图”“灰度图二值化”“去噪”“倾斜校正”“分割”“标准化尺寸”“紧缩重排” 另外注意，要识别的图片，要与win.dat、whi.dat位于同一目录。此两文件保存训练后网络的权值参数 -digital identification code first step : training network. Use of training samples for training. (These procedures also can not training because I have trained network parameters saved, Readers can direct identification) second step : identification. First, open the Image (256 colors) again, to a treatment. Click on the "one-stop" Finally, Click on the "R" or use the menu item corresponding to find the identification of the identification results on the screen, also result.txt output to a file which the system"s recognition rate of 90% for the other, can be individually opened to the step-by-step pictures for image prep

德国斯图加特大学图形图像方面的技术超牛的，spvolren是他们的开源体绘制，完全基于C和glut，随意跨平台-Stuttgart, Germany University of graphics images technical super cow, spvolren is their open-source volume rendering, based entirely on the C and the glut, casual cross-platform

一个可以在桌面自由绘图的小程序，界面优秀-A free drawing on the desktop of small procedures, excellent interface

用于指纹识别的MATLAB源代码程序包，具有工程上的意义-For MATLAB source code for fingerprint recognition package, with engineering significance

此方法得到的凸壳总是逆时针顺序，可用于任意简单多边形。-This method of Convex Hull is always counter-clockwise order, can be used for any simple polygon.

NVIDIA实现硬件阴影贴图的源代码 需要硬件支持DX8.1的显卡。-NVIDIA hardware shadow mapping of the source code necessary hardware support 24x graphics.

关于工具条的显示信息，具体的代码里都有注释，我就不用重复了-on the tools of the information shown, the specific code Lane is a note, I will not repeat

光盘VC源代码-lt; Digital image processing gt; CD VC source code

BMP图像打开，二值化，形态学处理（膨胀，腐蚀，开，闭，二值边界提取），边缘提取（Roberts，sobel，laplacian，prewitt，laplacian of gaussian算子）-BMP images open, binarization, morphology processing (expansion, corrosion, open, closed, two-valued edge extraction), edge extraction (Roberts, sobel, laplacian, prewitt, laplacian of gaussian operator)