图像魔术师1.4.7版

本文主要介绍了常用的遥感图像算法，然后从数学角度分析融合图像产生光谱失真的原因，并探讨融合图像在空间分辨率增强与光谱信息保持二者之间的关系，最后针对多光谱图像的成像特性

Opencv的基本数据结构包括点、矩形框数据类型、矩阵、不确定数组、图像头等。程序对这些数据结构进行操作，使大家对opencv的数据结构有更充分的认识和理解，包括对点、矩形框、矩阵、图像的翻转、信道的分隔与融合等。

这是 MATLAB 火车和测试的 som 神经网络对识别图像的字符像 A、 B 和 C，......等的神经网络显示塑造识别和高质量培训和测试

这是基于opencv的人脸检测的源码，主要用于检测人脸并进行识别。程序主要通过从本地读取一个bmp格式的文件，然后对文件进行解析，进而进行识别，在算法实现上主要用了光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、图像对比度增强和均衡直方图等方法。

是关于 数字图像处理典型算法及实现（源代码），是不错的算法及代码的实现，大家可以借鉴下，愿对大家有帮助。

很不错的DICOM图像读取、处理的DEMO。很不错的DICOM图像读取、处理的DEMO很不错的DICOM图像读取、处理的DEMO

基本矩阵可以通过一组对应点确定。这个程序演示了这一问题的榜样。基本矩阵是约束的投影点从现场可以发生在这两个图像的同一场景的任何两个图像之间的关系。

资源描述这只是一个简单的人脸识别代码，有需要的可以下载去看看。    

模糊系统的 GUI。 基于规则的系统。 特定类型的推理，使用"如果那时 else"规则语句。如上文所述，规则是简单模式和推理引擎搜索模式匹配的数据中的模式匹配的规则。"如果"是指"当条件为 true，""那么"是指"采取行动 A"和"else"手段"时的条件不是真正采取行动 B."下面是一个示例与该规则可能的原因： 如果抢劫为 TRUE 和 可疑证人鉴定为 TRUE 和 怀疑的实物证据是 TRUE 和 怀疑缺乏不在场证明是真正的 然后 可能的原因是真正的 其他 围捕嫌疑 规则可以转发链接，也称为数据驱动的推理，因为他们开始用数据或事实和规则，适用于事实直到达到的目标是看看。规则还可以逆向链接，也称为目标驱动推理，因为他们以一个目标开始，寻找规则适用于这一目标，直到得出的一个结论。

K-means cluster 用c++实现的，大家一起学习交流。 Step 1. 从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心； Step 2. 循环Step 3到Step 4直到每个聚类不再发生变化为止； Step 3. 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离，并根据最小距离重新对相应对象进行划分； Step 4. 重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象） k-means算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择