vc++实现图像处理：中值滤波

VS2010解决方案按OpenCV相关配置1.读入视频文件    将视频加载至内存，文件名需按正确路径添加2.逐帧读取文件    将视频逐帧读取，并每帧读取成图片保存3.帧图像保存    帧图像名包括图像名和序号

GDAL通过RasterIO读写图像文件，数据集的创建，图像相关信息的获取，从而实现GDAL 切图功能，实现的切图可以在网络地图上使用。

深度学习的一种模型deep-net其中是自编码SEA和分类器组成，用于图像分类；SEA可以用于可以代表输入数据的最重要的因素，加上分类器softmax就能实现分类；在图像分类上要好于其他的模型

ijl工程文件， #ifdef IJL_MSEXPORTS   #define IJLFUN(type)             extern __declspec(dllexport) type IJL_STDCALL   #define OWNFUN(type) 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

图像的特征用到了Dense Sift，通过Bag of Words词袋模型进行描述 ，用BoW描述完图像之后，就可以用SVM训练分类模型进行分类。这里除了用SVM的RBF核，还定义了一种核： histogram intersection kernel，直方图正交核。实验中的图像是一些Action的图像，共6类，每一类60幅，40训练20测试。

可以进行遥感影像处理，包括生成黑白、彩色直方图，并可以对影像进行指数、伽马、对数、扩展校正

用opengl和vs2010做的比较简单的3维图形显示程序，地球围着太阳旋转，可调整旋转速度，太阳与地球的距离等参数

在加工每一针前根据设定轨迹、运动参数、物料材质、当前加工位置等先用BP神经网络得到加工点粗略的变形量,对加工轨迹进行预补偿。加工时动态采集加工点的局部图像,经数字图像处理得到加工点实际坐标与设定坐标的偏差值,一方面将所得值作为神经网络的输出样本,结合相关参数对神经网络进行在线培训,另一方面将此偏差值与加工点设定坐标之和(即加工点实际坐标)用神经网络的输出进行预补偿,求出其与针头实际位置的差值作为PID控制器的输入,从而提高控制系统的动态特性,实现快速精确绗缝的自动化加工。

一个用C/C++直接读取像素的例子，供底层源码学习。程序可以运行，直接读入照片，然后将像素内容读取到内存，读者可以查看照片DIB数据的每一个细节，供学习使用。

该算法在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。