The software using VC++/OpenGL development environment, on the 3ds format, read...

指纹识别的底层API函数集，生成DLL,供高层调用-Fingerprint set of the underlying API functions to generate DLL, for the high-level call

visualization tool kit开发工具的重要文档，vtk user guide是所有vtk爱好者都想要的，但是一般是没有电子版的，我也是有幸从别人那里得到的，对学习和使用vtk作开发，了解图形学都有很大的帮助-visualization tool kit development tools important documents, vtk user guide is that all VTK fans want, but in general there is no electronic version, and I am also fortunate enough to get from others, to study and use VTK for the development, understanding of graphics are of great help

取得运行另一个程序并抓取文本-made running another program and text crawls

Visual C++ CAD应用程序开发技术源代码ch3-Visual C CAD application development technology source code CH3

一般情况下通用的图片验证码识别，具有自学习过程，很有参考价值-definitive picture verification code identification, self-learning process of great reference value

用vc + mapobjects开发的源代码，用鼠标对多边形进行操作，实现了多边形计算的功能。-with vc MapObjects development of the source code, using the mouse to operate polygons and achieve the polygon count function.

又一个分形几何图形生成程序-Another generation of fractal geometry program

多边形逐次裁剪，计算机图形学作业，主要用于学习交流，有错误请指正！-polygon cutting, computer graphics operations, mainly for the exchange of learning, correcting mistakes please!

摘要：在交通场景下进行多目标跟踪时，如何正确检测出车辆间的相互遮挡是影响车辆跟踪结果的关键。针对问题，运用投 影理论分析交通场景的三维几何投影特征．用长方体投影轮廓模型对车辆进行建模，重构其乏维投影轮廓，以进行遮挡的检 测和分离。与以往的方法相比，它在估计出的车辆外形轮廓基础t-进行遮挡检测，不需要匹配操作，计算量较小，并能解决 基于匹配的方法无法对付的初始遮挡问题。用实验验证了该算法的有效性。-In multi―object tracking of traf氍c scene。how to detect the occlusion is a key problem for vehicle tracking．A novel vehicle contour based method is prope∞d to deal with this problem．This method firstly extracts the 3D geometry character from the vehicle images according to the projecting theory，establishes the model of the vehicle with the euboid project contour，and then reconstructs its 3D project contour。detects and segments the occlusion l-e- sious．Compared with traditional method，it deals with the problem with less computation because it generates the ve・ hide contour firstly and no match calculation is needed．Moreover，this method is able to solve the initial occlusion problem，which could not be solved with matching based method．The experimental results show that the

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。