图像旋转matlab程序

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这是一个基于opencv开发出来的双目摄像机标定程序，文中注释比较多，而且是一个比较好的程序，里面的精确定位更是一绝的，绝对值得拥有。This is a binocular camera calibration based on opencv developed program, the annotation is more, and it is a good program, the precise positioning is a special skill, absolutely worth having.

应用背景 针对各种游戏都可以使用的菜单，虽然不是太精美但是可以自己去修改修改，完全可以用 顶点缓存和索引缓存：IDirect3DVertexBuffer9 IDirect3DIndexBuffer          使用这两缓存而不是用数组来存储数据的原因是，缓存可以被放置在显存中，进行绘制时，使用显存中的数据将获得比使用系统内存中的数据快得多的绘制速度。          静态缓存(static buffer)：一般放置在显存中，不需要进行修改，比如地形和城市建筑等。静态缓存必须在程序初始化时用几何体的数据进行填充。          动态缓存(dynamic buffer)：一般放置在AGP存储区中，放置动态的内容。优点是更新速度相当快(快速的CPU写操作，方便修改)，缺点是处理速度慢，因为在绘制前数据必须传输到显存中。          对显存和AGP存储区进行读操作非常慢，所以，如果您需要程序运行时读取几何数据，最好在系统内存中保留一份副本，然后在需要时对其进行读操作。          Device->CreateVertexBuffer()          Device->CreateIndexBuffer(

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vc++中CImage类的使用说明，超级详细，功能强大

资源描述这个程序是在vs2008和opencv中开发的，它能实现手势对ppt的控制，方便我们在平时工作或学习时用鼠标带来的麻烦，希望能帮到大家

此应用程序是在 OpenCV 意在从用户的头、 手和身体动作生成事件的网络摄像头图像处理库。这个库还打算跟踪对象，这样就可以使增强的现实。为提高人机交互，应用程序将使用一个网络摄像头，而无需使用红外光谱或扩散照明技术。除了跟踪职位，此库也将能够提供更高级别事件和手势像获取用户的三维位置，并打开的手势。与虚拟物体碰撞也是增强现实中。

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对于初学者来说很有用，十分简单易懂，每个步骤流程交代的很清楚！介绍了理想的高通滤波器，高斯高通滤波器，二阶巴特沃斯高通滤波器，二阶巴特沃斯高通加强滤波器，然后对低通滤波模糊后的图像分别进行以上四种滤波，得到原始图像，低通滤波模糊后的图像，理想高通滤波后的图像，高斯高通滤波后的图像，巴特沃斯高通滤波后的图像，巴特沃斯高通加强滤波后的图像。

资源描述Detecting visually salient regions in images is one of the fundamental problems in computer vision. We propose anovel method to decompose an image into large scale perceptually homogeneous elements for efficient salient region detection, using a soft image abstraction representation. By considering both appearance similarity and spatial distribution of image pixels, the proposed representation abstracts out unnecessary image details, allowing the assignment of comparable saliency values across similar regions,and producing perceptually accurate salient region detection. We evaluate our salient region detection approach on the largest publicly available dataset with pixel accurate annotations. The experimental results show that the proposed method outperforms 18 alternate methods, reducing the mean absolute error by 25.2% compared to the previous best result, while being computationally more efficient.