Android的光学字符识别程序

本例程是应用12864上下屏显示，以F020单片机为开发板设计的一款测试软件。可以简单应用到各个方面。引脚修改简单，备注清楚，方便大家使用。

我的这个文件，包含了opencv的相关的版本和版本的使用的说明，以及一些常见的实例，有很好的的应用价值，同时还能够提供opencv里的一些常见的函数的查找，另外就是有一些相应的代码的演练，对快速的入门有很高的价值展示。因此值得去学习和下载。

应用背景boosting算法训练了T个弱分类器ht,t∈{1,....,T}.这些弱分类器很简单.大多说情况下,它们只是包含一次分裂(称为决策stumps)或仅有几次分裂(可能到3次)的决策树.最后做决定的时候将复制权重αt给每个分类器.AdaBoost训练时输入的特征向量是xi,向量的类别标签是yi(这儿i=1,...,M,M是样本总数),且yi∈{1,-1}.关键技术1.在Release下进行调试 2.指定文件保存路径，如：char* filename_to_save = "F: estdataoutput.xml"; 3.选用训练的方法，如method = 1; 4.这步需要使用模型的时候再指定，训练的时候设置为char* filename_to_load = 0;使用模型的时候指定，如char* filename_to_load = "F: estdataoutput.xml";

opencv  vs2008                               对图像做基本处理                     用sift算法实现图像匹配                      效果不错  

拟议的安保系统由两个可视秘密共享方案 （车辆安检系统） 和一个图像隐藏方法组成。第一次提出车辆安检系统取决于将使股票四倍于原始图像而第二个拟议车辆安检系统取决于改性想法的概率 VC 没有像素增加，这意味着加密的股票是原始图像的大小相同的四个亚像素的像素扩展传统 VC 改良思想。拟议的隐藏方法基于隐藏的秘密图像覆盖图像的 DCT 系数中位。拟议的基本思想是制度的控制参与者的安全级别，并确定优先事项的每个参与者通过确定哪些参与者是制度的无法解密的秘密 （S） 和谁将无法解密的秘密 （S）。自从 VC、 动手术，二进制或二进制文件的投入，因此，所选的颜色或灰度图像，用来构建信息共享，必须通过使用弗洛伊德和斯坦伯格过滤器转换为二进制。

近似近邻快速图书馆

本代码是利用kalman滤波器实现对物体运动状态的追踪，可以有效的减小测量过程中产生的误差对最终结果的影响。

这种算法执行的 K-均值滤波在二进制图像上，同时选择唯一重要的像素为单位）。像素重要性进行二次筛选并使用膨胀和腐蚀。

opencv+vs2010，载入图像，再使用cvtcolor，将rgb转为gray，其中使用 3x3内核降噪 ，运行Canny算子  ， 阈值可以任意通过滑动条设置，使用 Canny算子输出边缘作为掩码显示原图像，可以看到不同阈值下的边缘图像

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