连通区域标记的c实现

werwerwerwerwewserfwerfsdfwrfwerfwerwerwqwreddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddddd

里面两个函数，一个是图像下采样的函数，另一个是负责调用，以及采样后还原到原图进行误差评测的函数。调用后者即可。

该源代码可以实现视频的加权融合，融合的加权比重可以自己设定。当然，本压缩包没有相应的视频，需要打击自己载入两个视频，并且把位置自己重新设定

用于三维重建算法的源代码，里面是我对标定算法，特征提取算法，匹配算法和三维重建算法的一系列的改进，特别是对图像匹配算法利用划分区域的方法进行改进，取得了很好的匹配效果。在保证正确率的条件下，使得匹配速度得到了很大的提高。希望对广大的码农们有点有用处。

2DPCA人脸识别的MATLAB源码，选用ORL人脸数据库，每个人脸前5张用于训练，后5张用于识别，完成之后可以识别效果。

命名空间PaintDotNet

人脸检测

稀疏度自适应(SAMP)信号重构算法在源信号稀疏度未知的情况下能够较为精确的恢复源信号，并且该算法的复杂度不高，能够很好的适应于压缩感知中对一维和二维信号的恢复，是贪婪类算法中比较新的一种算法。 本代码将原图像lena在离散余弦稀疏基下稀疏表示，测量矩阵选取高斯随机矩阵，用SAMP算法对原图像进行重构。  

本实验室对人手的实验 对基础者很有用  在实验中首先对图像进行特征点的 采集 然后进行数据的对齐操作，后者在进行对数据点的降维处理 这样的到更有用的数据点

K-means cluster 用c++实现的，大家一起学习交流。 Step 1. 从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心； Step 2. 循环Step 3到Step 4直到每个聚类不再发生变化为止； Step 3. 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离，并根据最小距离重新对相应对象进行划分； Step 4. 重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象） k-means算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择