图像处理： 空间增强

基于meanshift算法的图像分割，非opencv库函数，一网友自己实现的算法！

该代码通过调用windows gdi函数获取系统画图句柄来截取屏幕。 希望对vfp爱好者有所帮助。

国外编的matlab人脸检测程序，检测效果非常高，而且还附有文章以帮助理解。

里面有椭圆拟合的代码和利用最小二乘法不断迭代最终检测出椭圆的方法，使用性好，精度高。首先随机找出三个边缘点拟合初步椭圆，r然后寻找第四个边缘点来验证初步拟合椭圆的效果，如果可以，然后利用直接最小二乘法设定距离阈值，收集边缘点重新拟合椭圆，不断迭代，最终能检测出准确的椭圆，检测速度快，有抗噪声的能力。

摘要：故障诊断起着物理的重要作用 故障分析与产量的学习过程。随着数百亿 晶体管被集成在一个芯片上，多个故障可能 存在的。随着多个故障，故障屏蔽和加固效果 可能会出现。它们可能会导致基于单故障常规 诊断方法，如在一个时刻的单个位置（SLAT） 为无效。如果没有流行的SLAT方法失败 够SLAT图案可以由单个stuckat说明 故障。此外，一个真正的硅缺陷可能表现为不同 故障在不同的故障模式模型（DM），它可 无效使用单故障模型的方法SLAT 在所有失败的模式。在本文中，我们介绍的概念 故障元件，支持多种故障模型，并使用faultelement 图（FEG）考虑故障屏蔽和加固 多故障之间的影响。基于所有失败的FEGs 模式，最有可能的故障位置和故障的因素 被反复识别。同时，FEGs是迭代地 修剪跟踪的其余多个故障的影响，直到 所有的故障点被确定，所有的FEGs减少 为null。实验表明，该诊断 方法可以识别，即使在​​多个故障的位置 DM具有较高的诊断精度和分辨率。 关键词：故障诊断，故障元件，故障元件 图（FEG），多种故障模式，多重故障。

这个文件里面的图像处理代码，希望对大家有用；

多种中值滤波器 (5 点交叉, 1x2, 1x3, 2x2, 3x3, 3x4, 4x4, 4x5, 5x5, 7x7) 来降低图像中的椒盐噪音。我还计算了 MSE 值来决定中值滤波器的质量并画出图形来表示 MSE 和中点

On this site you can: visualize Gabor functions, use a Gabor filter for edge detection and extraction of texture features, simulate simple and complex cells (visual cortex), simulate non-classical receptive field inhibition or surround suppression and use it for object contour detection, and explain certain visual perception effects. 

OPENCV2.4.8+VS2012编写，基于HOG特征的人群检测，效果不是很好，用于初学者熟悉OPENCV。

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