模糊逻辑

此代码可以帮助您检测图像中的特定模式。在这个程序中，你会发现所有关于读取和写入数据，from 和 to 文件。您将发现和使用的文件阅读和写作的语法和程序。这个结尾给出了示例文件读/写代码文档。您可能希望使用此或执行您自己的代码。你需要进行 2 的测试运行。模式可以找到几乎无处不在。例如，在处理的同时图像文件，来检测任何特定的模式，在原始图像中嵌入原始将首先转换为等效的灰度组成或者 0 或 1 表示。在特定的模式然后搜索对这种原始图像。

QR code encode and decode 的源代码，编码部分详细标分析并注释的源代码，UI显示部分，将日文进行汉化，显示为中文方便读者使用，将编码和解码放置在同一个工作区内，方便调试代码，编码后生成QR code image，保存为bmp图像，利用解码器解码QR code image,将编码内容,image，版本等相关信息显示在UI上。

使用IR 模块  DE2-115 开发板配备有一个红外接收（IR）模组（型号：IRM-V538N7/TR1），相关的电路图可以在DE2-115 系统光盘里面的DE2_115_datasheetIR_Receiver 目录下找到。需要注意的是，这个一体化接收模组，仅兼容38kHz 载波脉宽调制模式。附带的使用uPD6121G 芯片编码的遥控器可以产生与接收器匹配的调制信号。

在VS2010环境下，利用C#语言实现电脑摄像头或者USB摄像头的采集与显示功能，可以自由选择摄像头，代码很简单，适合初学者学习。有一定的参考价值，运行正常没有Bug。

基于边缘特征的图像配准算法是将不同时间、不同的传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅图像根据其边缘特征进行匹配、叠加的处理，最终生成一幅全景图像的方法。该方法具有抗噪性强，匹配速度快，误匹配率低，适用于多种类型的图像等优点，主要可以运用于以下领域： （1）军事研究领域，如飞行器辅助导航系绞、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究； （2）医学图像分析，如数字剪影血管造影DSA血管造影术、肿瘤检测、白内障检测、CT、MRI、 PET、 SPECT图像结构信息融合； （3）模式识别，如特征识别、波形分析、签名证实、目标物运动跟踪、序列图像分析等； （4）计算机视觉，可用于目标定位、自动质量控制等； （5）遥感数据分析，多电磁波段图像信息融合，如多谱段的等场景分类、定位和识别定义好的或已知特征的场景、自然资源监控、核生长监控、市区增长检测等。 本算法实现使用VC++6.0为开发环境，目前只支持灰度图像，感兴趣的朋友可以进一步扩展

 工程在源码包中的“vs工程”文件夹中，为MFC工程。

Latest Matlab implementation of Local Phase Quantization (LPQ) descriptorsLPQ(Local Phase Quantization)算法的原理是假设平滑函数h(x)中心对称，则其傅里叶变换为H(u)，对所有H(u)≥0有∠G(u)= ∠F(u),其中F(u)和G(u)分别为原图像和平滑后图像的傅里叶变换，因而在H(u)≥0条件下，图像对平滑有不变性。

matlab练习程序（弧形、圆柱投影的复原） 前一段介绍了从矩形图像到圆柱的正向投影，看这里和这里。今天介绍如何从已经投影的图像反映射到原图像上。本来此种变换一定是需要数学公式的，不过这里只是用了一个很简单的方式来完成反映射。具体就把每一列有像素数据的长度拉伸到原图像的高就行了。

完整的人脸识别代码，实现加载的xml文件时事先训练好的。能够有效识别人脸，应对光照、灯光等有很好的检测效果，但对于遮挡还不能有效识别！

本文作者开创了多目标协同分割算法在现有的数据集中分割效果良好，用途很广泛。文的优点在于：由于标号增长的准确性在图形转换半监督学习框架中主要依赖于图形节点的相似性有多可靠，在Gunhee Kim ，Eric P. Xing[9]等人提出的多前景协同分割中节点代表着图像区域，它们的相似性既不是很容易区别又不是特别的稳定，尤其是不同图片中相同物体很大的外观差别，分割成属于不同物体的相似性有可能大于分割成相同的物体。这样本文提出结合全局连通约束图形转换半监督学习框架。每个约束项能够看成是一个线性不等式，基于此，我们开创了切平面算法，它能够解决线性不等式约束项和标号增长的凸一元二次方程之间的迭代，寻找最大违反约束项。