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人工蜂群 （ABC） 算法由 Karaboga 最近发明是一种生物启发的优化算法，已被证明是一些常规的生物启发的算法，如遗传算法 （GA）、 差分进化 （DE） 和粒子群优化算法 （PSO） 的竞争力。然而，仍有不足在 ABC 算法 关于其解决方案搜索方程，是善于探索，但在剥削穷人。粒子群优化算法的启发，提出了改进的 ABC 算法由全球最好的 （gbest） 解决方案的信息纳入改善剥削的方程解搜索调用 gbest 指导 ABC （GABC） 算法。在一组数值的基准函数的测试实验结果表明 GABC 算法可以超越 ABC 算法在大多数实验。

于仕琪翻译的OPENCV 学习，1-9章主要算法的VC实现，我已经调试OK，对于初学者有很高的参考价值。总共近50个算法的实现，非常超值！所有的例子调试合格，适合初学者在OpenCV中学习。欢迎与我讨论。

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这是工业上用的分拣系统，工件匹配的程序，基于opencv2.0写的，针对形状纹理不是特别复杂的工件，还不是特别完善，适合基础学习者。

师兄做的毕业设计，对肿瘤超声图像处理！包括计算出轮廓面积等功能！非常实用！

1.根据训练文件夹中的图像训练单词表。在每一张图像中提取sift点，将从所有图像中得到的128维sift点进行聚类，类别数就是单词数，聚类中心就是单词，将得到的单词表保存下来。 2.对于每一张新的图像，先提取图像中的sift点，按照之前训练好的单词表将每个sift点对应成某个单词，统计在这幅图像中每种单词的数量，就是词包模型。 注意：生成的文件每行代表一幅图像，将文件复制出来后修改后缀成.doc可以用word打开。 首先运行centr3得到单词表，在运行bagofword生成单词包。

数字图像处理与机器视觉 vc++ 和 MATLAB 代码实现 ，买书时自带的光盘 ，代码很全

函数代码 = huffman(p) 哈夫曼 %生成符号源变量长度的哈夫曼代码。 代码 %= HUFFMAN(P) 返回一个哈夫曼代码作为二进制字符串的单元格 %数组的代码输入的符号概率矢量体育在代码中的每个单词 %对应于其概率是在相应的指数符号 %的体育 % %检查输入的参数的合理性。 error(nargchk(1,1,nargin)) ； 如果 (ndims(p) ~ = 2) | |(min(size(p)) > 1) | |~isreal(p) | |~isnumeric(p) 错误 ("P 必须是一个实数值向量"） ； 结束 %全局变量生存所有递归函数 "makecode" 的 全局代码 CODE=cell(length(p),1) ；%Init 全球太阳能电池阵列 如果 length(p) > 1%时多个符号...... p = p/sum(p) ；%规范化输入的概率 s = reduce(p) ；%做哈夫曼源符号削减 makecode (s，[]) ；%以递归方式生成的代码 其他 代码 = {"1"};%其他、 微不足道的一个符号案例 ！ 结束 %……………………………………………………………….% 函数 s = reduce(p) ； %在 MATLAB 的单元格结构中通过创建一个哈夫曼源减少树 减少 %执行源符号减少，直到只有两个 剩余的 %符号。 s = cell(length(p),1) ； %生成符号节点 1 2、 3，开始树...到引用 %符号的概率。 为我 = 1:length(p) s {i} = i ； 结束 同时 numel(s) > 2 [p，我] = sort(p);%排序符号概率 p(2) = p(1) + p(2) ；%合并

资源描述应用canny对边界提取后，在应用局部线性回归对边界进行平滑，最终得到平滑边界，在和原图进行比对，适合初学者，程序简单，参数可以适当改变

它是使用不同的算法结合人跟踪代码。每个人追踪的轮廓，然后绘制矩形的轮廓。它是用于其要在该跟踪不同对象的工作的不同的应用程序是非常有用的代码。这是纯粹的图像处理与OpenCV库和C所有代码+