图像下采样

利用IDL编写的，实现了掩膜、 波段合成、 主成分分析 、缨帽变换、 水体指数（ndwi）、 归一化植被指数（ndvi）。

数字英文ocr识别。该程序只是一个案例，知道delphi开发则如何使用asprise控件

可以直接获取ＵＳＢ摄像头的视频进行处理，也可以读取采集卡的视频流实现人脸识别，采用VC++6.0与opencv1.0，海康威视的采集卡

应用背景粒子滤波目标跟踪源码，通过粒子滤波技术，画一个待选框，然后在视屏中通过待选框中的运动物体，然后对其进行实时跟踪。本人已经调试。关键技术粒子滤波技术结合目标检测复选框，选择运动目标，然后通过视频序列来检测运动目标并跟踪运动目标，从而达到跟踪目标的效果。

应用背景 SIFT算法是D.G.Lowe[40]于1999年提出的，SIFT算法可分为两个部分：第一部分是生成SIFT特征，即SIFT特征向量提取过程；第二部分是通过对提取的SIFT特征进行匹配。 特征点描述子生成：计算每个4x4小块上8个方向的梯度方向直方图，并为每个梯度方向做一个累加值，得到一个种子点，如图3.5右图所示。图中每个特征点是由2x2个种子点构成，则每个种子点都具有8个方向的向量信息。为增强SIFT特征匹配的稳定性，每个特征点都通过4x4个种子点来加以描述，这就使得每个特征点都能够生成128个数据，进而形成4x4x8=128维的SIFT特征向量，其中4x4表示16个种子区域，8表示区域的8个方向。  关键技术（1）SIFT算法是一种基于图像局部特征提取的方法，SIFT特征具有尺度缩放不变性、旋转不变性，对视角变化、光照变化、物体运动、噪声也具有良好的稳定性。  （2）高速性，优化的SIFT算法可满足实时性需求。 （3）多量性，SIFT算法可以提取大量的特征点。 （4）可扩展性，SIFT算法可与其他算法相结合。 （5）独特性好、信息量丰富，匹配快速、准确。  经过第一阶段SIFT特征向量生成，第二阶段就是对提取的特征向量进行匹配。其特征点匹配步骤为：假设两幅待匹配的图像分别为S、T，分别从两幅图中提取SIFT特征点。

应用背景 用于图像处理，调节图片的gamma值，已调试过，可用，基于vs2012.无数据库。能进行图片的调节，左右有对比啊。 关键技术 调节图片的gamma值，用vs开发，是c#开发的，有借鉴价值，图片处理，可已使用。

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描述（英文）：（提示：至少100个字符。请尽你所能详细描述你的项目。更好的内容将为您赢得更多积分）；

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。

利用Visual C++实现AV I文件的图像截取 AV I文件就是我们所说的多媒体文件，所谓的AV I图像就是视频图像，该文件是一个 RIFF说明文件，它用于获取、编辑、演示音频、视频序列。一般的AV I文件包含音频流和 视频流，有的特殊的AV I还包含一个控制路径或MIDI路径作为附加的数据流。   现在播放AVI文件的软件很多，但大多无法从AV I视频文件中读取一帧图像并生成BMP 格式的文件。笔者在使用AV I文件开发项目过程中对AV I文件的操作积累了一些经验，对 于如何实现从AV I视频流中获取任意帧的图像数据并存储成BMP文件，其中最关键的是要 从AV I文件中获取具体某一帧的图像数据，为此我利用Windows提供的API函数实现了自 定义的CAvi类，用于操作AV I文件。   在使用API函数操作AV I文件时，一定要注意用AVIFileInit()来初始化AV I库，程序结 束时用AVIFileExit()释放AV I库，否则API函数无法使用。现以操作包含真彩色图像的AV I