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1.给定分类数M,MLL模型的势函数b,对影像作J-1层小波分解，设定EM算法迭代的停止条件，按照尺度从大到小的顺序设置尺度函数的取值。2.尺度n=J-1，根据K-均值聚类算法对尺度J上的特征场向量进行聚类，获取该尺度的初始分割结果。3.E步骤。使用MPL方法GMRF模型参数。 4.M步骤。使用估计出的参数，采用运算速度较快的迭代条件模式（ICM）通过最小化获取尺度上的优化的分割结果。 5.尺度内迭代。重复3和4知道满足某种准则，迭代停止。我们获得尺度n上的最终分割结果。 6.尺度间迭代。将尺度n的分割结果之间映射到最近的较细尺度n-1上，作为这个尺度的初始分割。重复5，直到获取最细尺度上的分割结果。

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这种编码基于 canny edege 检测。它是图像分割的一部分。canny 边缘检测给更好的结果，那么其他检测算法。它用于查找边缘。

应用背景粒子滤波算法是一个采用蒙特卡罗采样进行贝叶斯滤波的方法。这种方法有许多的用途，但它已经成为进行物体追踪最好的方法。从概念上讲，一个粒子滤波算法包含一个被监视系统的状态的概率分布。关键技术在本项目中，状态就是指被追踪物体的位置、大小等等。在许多情况下，非线性和非高斯型在物体的运动和相似性建模上会得到一个难以处理的滤波分布。粒子滤波采用将这个分布重新表示为一组加权值，或称为粒子的方法克服了这个困难。每个粒子表示一个可能的系统状态实例。换句话说，每个粒子描述了被追踪物体可能处于的一个方位。一个粒子集包含了被追踪物体最有可能处于的方位。因此，我们可以通过寻找在粒子滤波分布中最大的权重来确定物体最有可能处于的状态。

各种算法已经被提出了FACE RECOGNITION.OUR第一步是人脸检测涉及检测面部在IMAGE.VARIOUS影像已更新了DATABASE.THEN下一步涉及人脸识别是用来判断是否照片匹配了数据库。

此源码采用c++语言编程，图像中的头文件包含许多重要的信息，比如焦距等，利用这个源码编译后运行可以提取很多重要的 信息，一次通过这种信息来达到自己的目的，比如运用在三维重建等方面

在图像中，颗粒与颗粒之间会有接触，先检测出颗粒与颗粒的接触点，也就是契形点，将颗粒接触的两个契形点找到，用直线连接，并分割开，完成接触颗粒的自动分离

若要提取子图像从图像使用最近的邻居从坐标点，并作为均匀性、 对比度、 相关性、 取向、 欧几里得距离、 熵和能源找到 7 灰度级 Co 发生基质 （灰度共生矩阵） 来提取 7 的特征，这众所周知的。

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。