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大每一本OpenGL入门的书都会讲到OpenGL的Select模式，它采用一种方法使得可以获取当前鼠标点选的几何图形。简单的来说这种方式就是首先调 整Projection矩阵，使得你透过从鼠标点选附近的一个正方形（大小可设置）看到的世界。然后开始绘制，当每一次绘制的时候都会判断你会不会看到。 如果看到，那么，你就是选择了这个几何图形了。更为具体的过程可以参见相关的书籍。 http://hi.baidu.com/sishenfuhuo/blog/item/e98b852ef94013371e30892a.html2.在OpenGL红宝书中介绍了一种简便易行的办法:在后缓冲中 使用不同的颜色重绘所有对象,每个对象用一个单色来标示其颜色,这样画好之后我们读取鼠标所在点的颜色,就能够确定我们拣选了哪个物体。这种方法有一个缺 陷,当场景中需要选择的对象的数目超出一定限度时,可能会出现标识数的溢出。对于这个问题,红宝书给出的解决办法就是多次扫描。实践证明这种方法的确简便 易行,但仍有不少局限性,而且做起来并不比第一种机制方便多少。限于篇幅,不再赘述。

资源描述 研究了Mean-Shift算法在车辆跟踪上的应用，并且实现基于区域的多目标跟踪算法。由于Mean-Shift算法存在的不足，本文又研究了基于最大后验概率指标（PPM）的跟踪算法，并实现了基于PPM的跟踪算法对车辆的跟踪。

非负矩阵分解是今年来提出的一种新的方法，其在图像处理，机器学习，模式识别，高光谱图像解混等领域都有很广泛的用处。这里是将它用在人脸识别上！

此资源是二维对称图像矩阵ICA人脸识别MATLAB源程序，对于与文件中pdf里的算法。。。运行效率较高，只需更改训练样本路径即可运行。。。。。。。采用的是ORL人脸库，因太大，未一起打包。。。。。。

基于OpenCV的静态人脸检测程序的实现，已运行成功，人脸检测是目前非常前沿的技术，Adaboost算法实现起来也比较复杂，但应用OpenCV提供的函数和分类器进行人脸检测十分容易，主要包括训练和检测2个模块

包括8位、24位位图的读取、重写、灰度化、滤波、边缘检测、旋转等操作，对于初学者有极好的参考价值

常用的opencv图像处理。包括颜色直方图提取、Canny算子对边缘检测、角点提取、Hough直线提取、Hough圆提取、Hough矩形提取等内容。针对不同测试可将对应的main函数名改正即可。需配置opencv环境。

2d 到 3d 视频 converterinput 给出了作为视频将与代码的 3d 的效果

这是一个完全工作三维人脸识别系统在 python 中作出。请在自述文件中找到的说明。它实现了以下功能： 1。归一化2.平滑3.内插4.裁剪5.缩放6.关键点提取7.旋转

加权图像融合算法的Matlab源代码，包括IHS,PCA Fusion，主要运用在GSM中卫星图像处理，里面有例子图片，可以清晰的看见处理效果。