因为VTK可视化工具包具有的强大的功能，可视化领域的研究人员很多都在应用它。本压缩包是在VC下编写的一个使用vtk的立方体锥体球例程。...

图像处理算法和计算机视觉的例子附在光盘上的书

可以对载入的图片进行透明化处理，甚至透明度可渐变-be right images into transparent, even transparency can be graded

图形学程序，有一些画图的程序，全部都是自己编写的源码，有一些来自于清华大学出版的《计算机图形学》-graphics procedures, some drawing procedures, all prepared by the source itself, some from Qinghua University, published in the "Computer Graphics"

一种多制式电视信号发生器，包含多种格式，可产生PAL、NTSC、SECAM下的各种信号-A multi-system television signal generator, including a variety of formats, can produce PAL, NTSC, SECAM, under a variety of signal

局部二元模式（LBP）是一种用于在计算机视觉分类功能。 LBP是特定情况在1990年[1] [2] LBP于1994年首先描述[3] [4]它提出的纹理谱模型由于被认为是一个强大的功能的纹理分类;它已经进一步确定，当LBP是结合定向梯度直方图（HOG）的描述符，它提高了检测性能相当一些数据集。该LBP特征向量，在其最简单的形式中，通过以下方式创建的：划分检测窗口进入细胞（例如16×16像素的每个单元格）。用于在小区中的每个像素，比较像素到它的每一个8邻居（在它的左顶，左中间，左底部右顶部，等等）。跟随一个圆，即顺时针或逆时针的像素。其中，中心像素的值大于邻居的值，写入“1”。否则，写“0”。这使一个8位二进制数（通常是转换为十进制为方便起见）。计算的每个“号码”中出现的频率的直方图，在细胞内，（即，对每个组合哪些像素是较小的，哪些是大于该中心）。任选正常化直方图。串联所有细胞（归）直方图。这给出了窗口的特征向量。特征向量现在可以使用支持向量机或其他机器学习处理算法进行分类的图像。这样的分类可以用于人脸识别或纹理分析。

Verify if a point is inside a polygon (convex and non-convex)

显示浮雕效果的一段图像处理小代码-relief shows the effect of a small image processing code

matlab图象处理中非常有用的程序，RGB图象转化为灰度图象的程序，在运用中很有效-Matlab image processing is very useful procedure, RGB images into gray-scale images procedures, in the use of very effective

实现曲线的显示功能-curve display

基于BP神经网络对带有噪声的二阶系统的辨识预测,采用典型的三层网络拓扑结构即输入层、隐含层和输出层,利用最小均方误差和梯度下降法,通过误差的反向传播来不断调整系统的权值阈值,使网络输出不断地逼近实际系统的输出,仿真结果表明BP网络达到了预期辨识的精度效果,实现了非线性系统的辨识预测.