基于web开发类似于viso的项目

非局部均值滤波器原代码。作者：Author: Jose Vicente Manjon Herrera & Antoni Buades

文件包括图像平滑处理，灰度拉伸，梯度法锐化，拉普拉斯锐化，色彩变换 二值化，边缘增强等， 还有众多的直方图。是学习vb 图像处理的一个很好的实例！

：kinect实例代码。可以实现获取和现实彩色图像信息、深度图像信息、骨骼识别还有声源位置。-kinect example code. You can access and real-color image, depth image information, bones identify the sound source position.

根据形态学变化来找背景和前景，二值化，然后找contour，随后找出每个细胞的原点坐标。 Mat blur_img = orit.clone();    cv::GaussianBlur(orit, blur_img, cv::Size(5,5),1.5);    for (int i = 0; i < 0; ++i)    {        cv::GaussianBlur(blur_img, blur_img, cv::Size(5,5),1.5);    }    showim(blur_img, "blur");    cv::Mat back_img, fore_img;    cv::Mat element(7,7,CV_8U,cv::Scalar(1)); 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

应用背景可应用于图像处理的图像分割部分，操作简单，只需在图像上标记你的分割区域，即同一区域画一条横线，该算法就会根据连通域和图像的边界线进行分割，分割成想要的几个区域，快速简捷，另外完全解读该图像，包括其位数，帧数等。分割后还可以进行区域标记，用于区分（如不同的颜色代表不同的区域）。关键技术 基于标记算法的分水岭分割算法，只需在图像上标记你的分割区域，，分割成期望的区域。 分割时可以把及其细致的差别也分离出来，对分割好的区域还能进行连通区域标记，可以对某一个部分进行单独处理，如红外仿真等。

深度学习的一种模型deep-net其中是自编码SEA和分类器组成，用于图像分类；SEA可以用于可以代表输入数据的最重要的因素，加上分类器softmax就能实现分类；在图像分类上要好于其他的模型

资源描述 程序实现鼠标画图功能，点击鼠标左键则会以点击位置为圆心画一个圆，而且每次点击画出的圆颜色和上一次都不一样，看起来色彩丰富，很有意思，效果如下图：  

XNA4.0版本的精灵追逐 碰撞检测主代码 主要是2D的部分 对学习XNA 入门 非常有用 本人曾利用它来实现大鼠肾小管的3D成像 效果很酷 后面还会继续分享XNA3D的部分 渲染 着色等 比较经典的是茶壶那个

待纠正的影像和参考影像，通过获取同名点坐标，解算多项式纠正系数。然后通过多项式纠正带畸变的影像，得到无几何畸变的影像。the program designs for rectifying the image with reference image

组态软件开源代码，完整代码，可运行。