computer graphics rendering of the ball

实现图象缩放效果的例子程序-Image scaling examples of procedures

指纹图像库，可用于指纹识别及图像处理-fingerprint image library can be used to fingerprint recognition and image processing

立体视觉源程序，家当都拿出来了-stereoscopic source, the family had to come up with the

支持8位调色板位图和24位真彩位图的载入，以及24位真彩位图保存-support eight palette bitmap and 24-bit color bitmap included, and 24-bit color bitmap preservation

本章实例是一个类似ACDSee的图像浏览工具――GraphShower。raphShower主要实现如下功能： ⑴ 类似ACDSee的图片浏览功能。用户只需要打开一个图片，就能利用菜单栏、工具栏或者快捷键快捷的浏览该图像所在目录的所有图像。使用方法与ACDSee类似。 ⑵ 图像的缩放显示功能。图像可以支持以下四种显示模式： ① 原始大小：以原始大小显示图像。如果图像大小比视图小，则显示在正中；如果图像比视图大，则显示部分图像。用户可以利用鼠标拖动图像以显示其它部分。 ② 适合宽度：保持图像长宽比例缩放图像，使图像宽度等于视图宽度。 ③ 适合高度：保持图像长宽比例缩放图像，使图像高度等于视图高度。 ④ 适合屏幕：自动判断图像的显示方式，使图像能在当前视图上完整显示。 ⑶ 特效显示。GraphShower支持以下特效：向下扫描、垂直双重扫描、向右移动、水平双重移动、垂直百叶窗、水平百叶窗、垂直栅条、水平栅条、马赛克和雨滴。 ⑷ 文件目录窗口。通过目录树可以直接打开图像文件。 ⑸ 位图浏览窗口。以缩略图的形式显示图像。 -Examples of this chapter is a similar tool ACDSee image browser- GraphShower.

用于人脸识别的模糊独立成分分析+主成分分析，用模糊支持向量机进行的分类。-Fuzzy Face Recognition for independent component analysis+ principal component analysis, using fuzzy support vector machine classification.

sufer图象广泛应用于各行各业,本程序原代码,汇集了vc调用surfer指令的各种实例-sufer images are widely used in all walks of life, the program source code, a collection of command vc call surfer various examples of

my_noise文件是已知信号方差，加入信号噪声，可以加入高斯噪声，淑盐噪声,等其他噪声十分有用 其他两个函数时加入噪声信噪比SNR,但是有一点,这种方法并不准确,不能保证加入噪声信噪比为SNR,实际测试中可以看出,但是可以加入相同的信噪比的噪声-my_noise document is known to signal variance, by adding signal noise, Gaussian noise can be added, suk salt noise, noise, and other very useful function when the other two noise signal to noise ratio SNR, but there is one point, this method is not accurate , can not be guaranteed by adding the noise signal to noise ratio for the SNR, the actual test can be seen, but can join the same noise signal to noise ratio

我正在图书馆进更多的面向对象结构大重构。这会添加社区开发图表类型扩展的类结构。通过开放构成部分划分为 Chart.js 到可扩展的类，它会允许很多容易的社区，推动图书馆扩展名，而不是主动加上所需的新功能。重构还将交互层在其工具提示分支机构 — — 由 Regaddi 介绍了一个 generisized 版本 https://github.com/nnnick/Chart.js/pull/51。在此之上，这将包括每个图表对象，更新、 清除和重画图表等的实用程序方法。我仔细不相当得带宽现在重新设计所有的 Chart.js 中的核心代码同时应付这两个问题与要求的硕士。通过专注的重构，这会方式更快完成。可扩展性绝对会为核心的重构，允许为复杂的扩展模块的开发，但也保持了轻量级的一整套核心代码。抓紧-这会是值得的。

图像模糊增强函数-images fuzzy enhancement function