histogram calclation

在稀疏领域比较著名的是elad的稀疏与冗余。这个程序是对elad的书本上的算法进行实现的matlab程序

Delphi文体与图象的打印的控制，用于先择打印字体和对打印的图象在调整后输出打印结果。开发DELPHI程式时的打印报表可以使用此程式，将程式单元插入到你的项目中，即可编译使用

 工程在源码包中的“vs工程”文件夹中，为MFC工程。

必须需要用到的of自带的addons包括：ofxThreadedImageLoaderofxXmlSettingofxGui额外的addon是ofxUI可以自行到www.github.com下载在创建工程是需要添加这些addons。若创建是没有添加，也可手动将其所有源码文件添加到自己的工程中去。在ksApp中增加了大量注释，并修正了一些错误增加了类ks::ZhangSan1111: 用于示例如何写出简单的作业增加了类ks::TirSrcDemo: 用于示例如何构造出具有三个数据源接口的万花筒

本代码由matlab语言编写，实现了jpeg算法，主要为了说明基本的JPEG功能。经过DCT变化，量化，进行DPCM编码，然后之字形扫描AC系数，进行行程（LZW）编码。 显示原始图象和经编码解码后的图象，显示压缩比，并计算均方根误差。

本压缩包里的程序是人民邮电大学出版的《数字图像处理与机器视觉 Visual C++与Matlab实现》一书的所有程序源代码， 是我从学校图书馆下载的，里面涵盖了图像点运算、几何变换、空间域和频率域图像增强、彩色图像处理、形态学图像处理、 图像分割、特征提取、图像识别以及人工神经网络和支持向量机的C++代码和matlab代码，代码都很经典，非常有用。

 基于OPENCV基于OPENCV的道路中心线的识别，对清晰的道路场景具有适应性， 适用范围比较窄，只能适用于交通标线比较清楚，画面整体像素值分布均匀，背景干扰较少的图片。

人脸检测是一种确定的位置和大小的数字图像中人脸的计算机技术。它检测的脸并忽略任何其他，如建筑物、 树木和机构。人脸检测可以视为更一般的情况下的人脸定位。在人脸定位，任务是找到的位置和大小的面 （通常为一) 已知数。在人脸检测，脸上是处理和按位与底层的人脸图像数据库中匹配。任何微小的变化，在面部表情，例如微笑，嘴唇运动，将不匹配的脸。 人脸检测可以视为对象类检测的具体案例。在对象类检测中，任务是找到的位置和大小的所有对象都属于一个给定类的图像。例子包括上部躯干、 行人和汽车。 人脸检测算法专注于正面人脸的检测。它是类似于图像检测

基于retinex理论的图像去雾代码。本代码实现基于Retinex理论的三种方法，分别为单尺度Retinex，多尺度Retinex，以及自商图像方法。直接运行每个文件夹下的test文件就可以得到对应的方法的处理结果。

本代码是基于暗原色的去雾算法，复原代码和大量测试图片，测试效果很好。