几何图形识别

基于VC的PointGrey灰点相机工程，可采用事件触发或多线程控制，包含单帧采集和连续采集等功能。PointGrey camera project based on VC that can be multi-threaded event-triggered control, including single frame capture and continuous acquisition functions.

资源描述灰度共生矩阵是一种纹理描述算法，该程序首先初始化灰度共生矩阵，并且计算灰度共生矩阵的参数，这些特征参数有熵、能量、对比度、一致性等。

实时图像处理软件。软件计数约22000瓶回收每小时。正在使用非常快速的算法。

采集图像，能保存和回放，能单侦和多帧显示，可保存成多种文件格式，具有图像处理功能，如缩放，旋转，反白等。

对PPM,PGM图像进行读取 ,有agument,有image debugger验证                                      

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

本文介绍的是从图片中提取文字，图片非单一的的，而是较复杂的背景下。采用c语言编程调试最后达到预期效果的。源代码尽数在附件中。

正在实现MPEG7描述符

代码已经验证，可以运行，AdaBoost是基于灰度的人脸检测，这个程序正面人脸检测的效果较好。

应用背景kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。聚类，简单地说就是把相似的东西分到一组，同 Classification (分类)不同，对于一个 classifier ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做 supervised learning (监督学习)，而在聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似 度就可以开始工作了，因此 clustering 通常并不需要使用训练数据进行学习，这在 Machine Learning 中被称作 unsupervised learning (无监督学习)。关键技术kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。