SAD立体匹配

用C++程序写得KMEANS算法进行图像分割    基本概念 •       监督学习vs.无监督学习 Ø  监督学习: 发现数据属性与类别属性之间的关联模式。 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

这是计算 Hormography Matrix 的两幅图像的源代码。欢迎下载，试用。谢谢您的支持 ！

解压后可以进行SAD匹配，SAD匹配是属于区域匹配的，可以作为入门学习使用。SAD匹配得到的视差可以作为初始视差，然后再进行进一步的匹配。

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。

ICCV会议上，关于稀疏编码图像恢复的文章，pdf格式，文章中也给出了源代码的下载网址。

从opencv/sample里获得cvInRangeS函数可用于检查一个矩阵中的像素灰度值是否属于某一指定范围。并且可以输出一个单通道矩阵来进行标识。

一维条形码识别系统基于VC6.0，对输入的条形码图像进行预处理，进一步识别，是目前基于条形码进行货物扫描识别的关键。内含识别图片。

贝叶斯分类器（Naïve Bayes）源代码，使用决策树(Decision tree)分类算法、朴素贝叶斯（Naïve Bayes）算法，对文本进行分类，里面有代码的解析，适合初学者对基于代码对算法进行理解。

meanshift算法图像平滑算法函数：  B = meanshiftsmooth(A,hr,hs,method)   输入参数：          A：     待平滑的图像          hr:     均值平移算法中的值域窗宽          hs:     均值平移算法中的空域窗宽          method ：  "guass" | "flat". 两种类型的核函数，默认为"guass"  输出参数：          B:      平滑后的图像

边缘检测是一个非常耗时的过程。这个项目的目的是比较并找出最佳域 （频率域或空间域） 的快速边缘检测，确定最佳的方法高斯差分 sobel） 的快速边缘检测。在 matlab 环境中编写此项目。测试结果简要地叙述了下面，在大小 512 × 512 图像上运行时。狗在索贝尔在频率域-0.128717 秒时间索贝尔在空间域-0.010328 秒频率域-0.150253 秒时间在空间域中的狗-0.045588 秒时间花费的时间