基于颜色的图像检索系统，Visual C++ 6.0

一个C#操作DICOM医学图形的范例程序，完整源码，学习DICOM必备的东西！包括图像的读取，标签的读取、修改、保存，还有图像的格式转换等，其中的字典和数据存储转换部分的代码可以拿来直接使用。

采用误差反向传播算法的神经 networkk 培训。回 propagagtion 算法用于训练神经网络.backwards 的输入的验证

DX 11写的风景，包括反射和折射的效果，适合初学者使用学习。 很清晰的列出了shader的初始化使用和render，还有模型的载入，镜头的控制等等，全部是单独的类写出，初学者能很容易看懂

资源描述利用opencv 2.4.9和C、实现RobHess库中图像特征点的提取。改代码经过测试，可用。提取出图像的特征点，并标明图像特征点的大小和方向

你看，扫描使用智能手机的文件可以被分解成三个简单的步骤：第1步：检测边缘。步骤2：使用在图像中的边缘以找出轮廓（轮廓）表示一张纸被扫描。步骤3：应用一个透视变换，以获得所述文件的俯视图。线2-7手柄导入我们需要必要的Python包。我们将通过导入我上周讨论了我们four_point_transform功能启动。我们也将使用imutils模块，它包含了方便功能调整大小，旋转，裁剪和图像。你可以在我的基本的图像操作后阅读更多关于imutils。接下来，让我们从进口scikit图像的threshold_adaptive功能。该功能将帮助我们获得了“黑与白”感觉我们的扫描图像。最后，我们将使用NumPy的数值处理，argparse解析命令行参数，并CV2我们OpenCV的绑定。第10-13行手柄解析我们的命令行参数。我们只需要一台交换机的形象，--image，这是路径包含我们要扫描的文档的图像。现在，我们有路径，我们的形象，我们可以继续前进步骤1：边缘检测。第61行执行翘曲改造。事实上，所有的繁重被four_point_transform函数处理。同样，你可以阅读更多关于上周的帖子在此功能。我们将通过两个参数为four_point_transform：第一个是我们的，我们装过盘原始图像（不是大小之一），第二个参数是代表文件，乘以调整大小比例的轮廓。所以，你可能会奇怪，为什么我们乘以调整比例是多少？我们乘了调整后的比率，因为我们进行边缘检测，发现轮廓高度= 500像素的调整后的图像上。然而，我们希望将原来的图像，而不是调整大小后的图像上执行扫描，从而我们通过调整大小比率相乘的轮廓点。要获得黑白的感觉的形象，我们再采取扭曲图像，将其转换为灰度和应用自适应阈值上线65-67。

K均值图像分割，读入彩色图片，输出区域分割后的图片-K-means image segmentation, read full-color photographs, the output image after the region segmentation

jsDraw2D是jsFiction公司提供的第一个产品，他们计划创造各种各样的革命性的JavaScript库和应用，来帮助JavaScript 开发者，Web开发者以及Web站长扩展JavaScript的内涵和功能。 jsDraw2D包括基本形状(如多边形，弧形，圆)，填充形状，以及贝塞尔曲线(包括一次，二次和立体曲线)。开发者可以在div元素中改变坐标系统的 原点到任意点上，并且可以选择缺省或者笛卡尔坐标系统。 jsDraw2D还可以允许你设置图形的大小比例。

应用背景作为一个涉及计算机视觉、图像处理、智能控制等多门学科的研究前沿,智能视频监控技术已经成为国内外计算机视觉研宄领域热点问题之一,它的研究有着非常重要的科学意义和极其广阔的应用前景。运动目标的检测与跟踪作为智能视频监控最关键技术之一,其待解决问题的挑战性和技术复杂性吸引着、鼓励着众多计算机视觉研宄人员投入该科研行列。 关键技术本程序是基于visual c++利用模式识别技术实现场景中运动目标的分析，包括目标检测和跟踪两个过程。其中目标检测采用了帧差法，目标跟踪采用了Mean Shift法。本程序是数字图像模式识别技术详解这本书第十二章运动图像分析的程序。在visual c++6.0上就能实现。

pencv2.4.0以上的版本提供了stitcher类，可以很方便的实现几幅图像的拼接，关于这个类详细的介绍，可以参考文档： http://docs.opencv.org/2.4.2/modules/stitching/doc/high_level.html?highlight=stitcher#stitcher。     该类主要用的成员函数有createDefault，用于创建缺省参数的stitcher；estimatedTransform，用于匹配图像、分析摄像头旋转角度；composePanorama,生成最后的拼接图像。文档中提示如果对stitching的整过过程不熟悉的话，最好不要使用以上两个函数，直接使用stitch就行了。关于图像拼接的过程，涉及到特征点的提取、特征点匹配、图像融合等等比较复杂的过程，可以参考相关论文和期刊。

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