图像下采样

利用三角形神经元，实现仿生模式识别算法中的样本空间覆盖，并以此实现测试样本的分类，程序在获取外界图像后可实现样本分类。

代码为判断点在多边形内算法，采用的是射线法，将射线与多边形边的交点进行奇偶判定得到结果。代码实现为c语言，未添加主函数，已经经过调试，可直接调用。对于大部分自相交多边形无法判断，其他类型都可以判断。代码内容相对比较规范，有添加部分注释，对算法原理没做详细说明，请自行查找。

资源描述取指定MAC地址取指定MAC地址取指定MAC地址取指定MAC地址取指定MAC地址取指定MAC地址取指定MAC地址取指定MAC地址取指定MAC地址取指定MAC地址

这是一套简单的能动态、自动识别图片中信息的代码。它基于Labview的NI Vision（视觉与运动）模块，可以调用USB摄像头或笔记本摄像头获取原图，然后选中原图中的信息作为模板进行学习。学习完成后再用摄像头拍摄，Labview将自动框选中要匹配的信息。

(1) 一系列颗粒状物体形成的二值图像，假设各颗粒具有相同的大小，采用形态学算法产生三种图像，使其分别包含 (a) 与边界连通的独立颗粒 (b) 彼此交叠的颗粒 (c) 彼此无交叠的独立颗粒(2) 一系列颗粒状物体形成的二值图像，假设各颗粒具有多种不同的大小，采用形态学算法，将不同大小的颗粒区分开，注意其中重叠颗粒的判断。

这是一个涉及卡尔曼滤波用于跟踪在给定的视频帧上的 morving 对象的应用程序.，......

目的： 若要编写 2-D 卷积的 MATLAB 函数。 理论： 2-D 卷积可以通过矩阵乘法来执行。若要执行此操作，形成， 块矩阵 H0，H1 等从一个矩阵和阻止的 toeplitz 矩阵已形成 从块矩阵。其他矩阵是以列的形式写的。然后，乘法 之间块 toeplitz 矩阵和写在列矩阵形式将产生的结果 类似于二维卷积。 让大小的矩阵 x [m，n] M1X N1，M1 在哪里的行数，N1 矩阵的列数 x [m，n]。 .让大小的 h 矩阵 [m，n] 是 M2X N2，M2 在哪里的行数和 N2 是 [m，n] 的 h 矩阵的列数。 由 y(m,n) 表示卷积 x(m,n) 和 h(m,n) 之间 在哪里 y(m,n) = x(m,n) * h(m,n) 矩阵 y [m，n] 的大小是 M3X N3，哪里 M3 = M1 + M2-1 和 N3 = N1 + N2-1 如果 A 是块 toeplitz 的 matri x(m,n)，然后 h(m,n) 和输入的线性卷积 由给出 x(m,n) y = Ax 最后重新排列 y 以获取输出响应的元素。

在本文中，我们目前 DCT （离散余弦变换） 块应用级图像压缩 JPEG （联合摄影专家组） 算法的有效性。结果表明该算法是在压缩的情况下最有效的因为它有非常良好的压实性能与能源相关的值。作为一项基本原则，我们消除高频率，并保持低和介质不会明显影响形象。JPEG 压缩算法中的 DCT 是人脸检测、 皮肤颜色、 面部识别、 虹膜、 指纹等实际应用中遇到的。为了实现 DCT 算法，我们采用微软 Visual Studio 2013 程序和一组不同大小的图像。我们开始加载图像并将它们应用到我们所实现的算法。我们的节目使我们有可能要应用 DCT 算法后查看图像。由于这项工作我们有原始图像 （离散余弦逆变换算法所生成的图像应用后的第一阶段），由小多系数原来的相比。

应用背景 duiib是没有句柄的，但是halcon得的open_window函数需要一个句柄才能绑定一个窗口， 此源码用win32代码新建一个Win32的STATIC，将STATIC控件贴在duilib的窗口上，然后可以想MFC那样操作了 关键技术 将halcon运用在没有句柄的duilib窗口上

资源描述主要研究H263编码实现,完整的源代码程序，适合初学者参考学习。代码清晰有完成的VC+6工程代码。