高新区速度的C++代码

本源码主要是关于驾驶员头部位置定位，包括以下三个方面：1.利用红眼效应，定位正脸位置；2.利用侧脸特征，定位侧脸；3.摄像机标定，进一步完善。从而实现驾驶员头部位置定位，控制气囊充气量，减少碰撞伤害。

实现DEM数据的读取和网格化渲染，同时根据高程不同的高程赋予不同的颜色系统采用C++和OpenGL开发，可实现DEM的三角网渲染、颜色渲染以及贴图渲染

实现基本的直方图，阈值分割，形态学滤波，边界分割，利用傅里叶描绘子实现1/4,1/8,1/16边界重建。

osg与qt 学习过程中显示入门程序，通过osg 与qt quickly 的结合实现对3D 图像的处理和优化作用。包括所有的源代码，可以在配置好编译环境的条件下直接运行。

openCV 支持从摄像头和视频文件（AVI）中捕捉图像，此程序说明如何捕捉从摄像头或者AVI视频文件得到的视频流，并且对该视频流进行处理（边缘检测）

于仕琪翻译的OPENCV 学习，1-9章主要算法的VC实现，我已经调试OK，对于初学者有很高的参考价值。总共近50个算法的实现，非常超值！所有的例子调试合格，适合初学者在OpenCV中学习。欢迎与我讨论。

此项目包含使用两个摄像头的立体视觉摄像机的标定。它是使用 opencv 249 linux 平台实现

这种算法执行的 K-均值滤波在二进制图像上，同时选择唯一重要的像素为单位）。像素重要性进行二次筛选并使用膨胀和腐蚀。

1.给定分类数M,MLL模型的势函数b,对影像作J-1层小波分解，设定EM算法迭代的停止条件，按照尺度从大到小的顺序设置尺度函数的取值。2.尺度n=J-1，根据K-均值聚类算法对尺度J上的特征场向量进行聚类，获取该尺度的初始分割结果。3.E步骤。使用MPL方法GMRF模型参数。 4.M步骤。使用估计出的参数，采用运算速度较快的迭代条件模式（ICM）通过最小化获取尺度上的优化的分割结果。 5.尺度内迭代。重复3和4知道满足某种准则，迭代停止。我们获得尺度n上的最终分割结果。 6.尺度间迭代。将尺度n的分割结果之间映射到最近的较细尺度n-1上，作为这个尺度的初始分割。重复5，直到获取最细尺度上的分割结果。

对于那些初学者 OpenGL 的学生，你可能不知道太多什么是 MFC。它并不重要，只要 OpenGL 去相信有一天你会使用 MFC，但当你需要时，宝贝你得到更深入地了解配置环境的 OpenGL 在 MFC 中吗？如果不是，没关系，那里的已配置的资源，来和下载它 ！