颜色校准

01.#include "global.h"  02.#include "TECIO.h"  03.void write_tecplot_field_file(int t)  04.{  05.    register int x,y,yx,i;  06.    char name[200], zname[200],RE[10],dummy=(char)12;  07.    int Re;  08.  09.        /* array for the coordinates */  10.        float *xc,             11.              *yc,  12.              *rho,  13.              *u,  14.              *v,  15.  

本图像处理程序实现对灰度及彩色图像的基本操作,如图像的打开，关闭，保存；图像的基本处理，如图像放大、缩小、二值化处理、裁剪、浮雕处理、图像增强、直方图等等。

翻译 maninwest@Codeforge 作者:Mr. Lai Tai-Yu@CodeProject我们常在报纸上看到图片。观察这样的图片你会发现它是由一个个点组成的。我们也可以做出这种效果。很有趣。适用于初学者。背景操作系统: Microsoft Windows 7 专业版 (64 位) 开发实用程序: Microsoft Visual Studio 2010使用代码 // The height of the image. for ( int iY = 0; iY < imageA->DibInfo->bmiHeader.biHeight; iY++ ) { // The height of the image. for ( int iX = 0; iX < imageA->DibInfo->bmiHeader.biWidth; iX++ ) { // The index of pixel, because we use the three depth bit to present one pixel of color, // Therefore, we have to multiply three. lIDXA = ( iX * 3 ) + ( iY * imageA->DibInfo->bmiHeader.biWidth * 3 ); // To get the pixel depth of the blue channel, byteRGB_BA = imageA->DibArr

这段代码是使用 matlab 来创建的。它主要用于图像处理和数字信号处理领域。

此程序分配的 MIL 应用程序和系统，然后显示使用图形函数的欢迎消息。它还演示如何要检查有错误。

人脸检测是一种确定的位置和大小的数字图像中人脸的计算机技术。它检测的脸并忽略任何其他，如建筑物、 树木和机构。人脸检测可以视为更一般的情况下的人脸定位。在人脸定位，任务是找到的位置和大小的面 （通常为一) 已知数。在人脸检测，脸上是处理和按位与底层的人脸图像数据库中匹配。任何微小的变化，在面部表情，例如微笑，嘴唇运动，将不匹配的脸。 人脸检测可以视为对象类检测的具体案例。在对象类检测中，任务是找到的位置和大小的所有对象都属于一个给定类的图像。例子包括上部躯干、 行人和汽车。 人脸检测算法专注于正面人脸的检测。它是类似于图像检测

在区域匹配算法中,通常使用的相似性测度函数主要有:SSD、SAD、ZSAD、NCC、ZNCC等。最简单的相似性测度函数有绝对误差和(the Sum of Absolute Differences，以下简称SAD)。 

该源代码是本人亲自完成的，用于图像分类，采用的是所示例方法和典型的纹理描述算子相结合。经过试验证明，该方法能达到很好的分类效果。

OpenCV 2 计算机视觉编程手册--随书源码.大家可以研读一下

大每一本OpenGL入门的书都会讲到OpenGL的Select模式，它采用一种方法使得可以获取当前鼠标点选的几何图形。简单的来说这种方式就是首先调 整Projection矩阵，使得你透过从鼠标点选附近的一个正方形（大小可设置）看到的世界。然后开始绘制，当每一次绘制的时候都会判断你会不会看到。 如果看到，那么，你就是选择了这个几何图形了。更为具体的过程可以参见相关的书籍。 http://hi.baidu.com/sishenfuhuo/blog/item/e98b852ef94013371e30892a.html2.在OpenGL红宝书中介绍了一种简便易行的办法:在后缓冲中 使用不同的颜色重绘所有对象,每个对象用一个单色来标示其颜色,这样画好之后我们读取鼠标所在点的颜色,就能够确定我们拣选了哪个物体。这种方法有一个缺 陷,当场景中需要选择的对象的数目超出一定限度时,可能会出现标识数的溢出。对于这个问题,红宝书给出的解决办法就是多次扫描。实践证明这种方法的确简便 易行,但仍有不少局限性,而且做起来并不比第一种机制方便多少。限于篇幅,不再赘述。