三维点云对齐

图像LBP特征提取，适合初学者用来提取图像的local binary pattern特征，较详细的代码，可用于特征检测，目标识别，人脸识别等应用中

A 指纹在其狭义留下印象所摩擦脊一个人的手指.[1]从犯罪现场的指纹的恢复是一种重要方法法医科学.指纹容易沉积在合适的表面 （如玻璃、 金属的或磨光的石头） 被汗水从自然分泌物 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

Matlab图像双边滤波，一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。

此代码分别用C++和matlab写的混合高斯背景建模，自适应确定高斯分量的个数，由Z.Zivkovic开发，相关文章是Improved adaptive Gausian mixture model for background subtraction。

采用多层前馈神经的脱机手写体字母字符识别系统网络中的文件中描述。一种新的方法，称为对角基于特征提取介绍用于提取手写字母的功能。第五数据集，每个包含26字母表写由不同的人，用于训练神经网络和570不同的手写体字母字符被用于测试。所提出的识别系统表现相当好得到更高水平的识别精度比采用常规的系统特征提取的水平和垂直的方法。此系统将是合适的，用于将手写的文档转换为文本的结构形式和手写识别的名字手写识别一直是最迷人的和具有挑战性的研究领域之一图像处理和模式识别在最近几年领域[1][2]。它有助于巨大到自动化进程的推进，并能改善之间的接口人与机器的大量应用。一些研究工作一直注重新的技术和方法，将减少处理时间，同时提供更高的识别精度[3]。在一般情况下，手写识别被分为两种类型的离线和在线手写识别方法。在离线识别，写入通常捕获的光通过一个扫描仪和完成写入可作为一个图像。但是，在上线系统的连续点的两维坐标被表示为的函数时间和由作家所作笔顺也可提供。上线的方法有被证明优于其离线对应于识别手写字符由于可用同前所述时间信息[4][5]。然而，在离线的系统中，神经网络已被成功使用，以产生比较高的识别精度等级。几个应用程序，包括邮件分拣，银行处理，文档阅读和邮政地址识别需要脱机手写体识别系统。其结果是，在离线手写识别仍然是一个活跃的研究领域向探索较新的技术，这将提高识别精度[6] [7]。

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。

这个代码用于显示bmp图片，用MFC对话框写的，很简单易懂，对于初学者而言，看不懂太复杂的程序，就看这样的！

这些代码假定 UCF 图像格式 （不再使用） 中, 和 I/O 函数处理那个旧的格式是包含在软件包内。谁下载这些能感觉到自由地修改代码来写更多常用的图像格式。

读取mapinfo数据 有强大的api 接口， 实现。tab/。mif文件的读取，丰富的类库处理电子地图数据

图像处理，利用数学形态学的知识对字符图像进行处理；字符图像的端点提取，以及交叉点提取，T型端点检测有待完善。字符细化效果不是很好。