使用交互式分水岭算法的图像分割方法

该代码在VS2010环境下开发，语言采用微软的C#语言，并结合Emgucv实现的简单的画图功能，实现了双缓冲，代码简单，适合初学者。可以用来学习Emgucv与C#语言，有一定参考价值

基于opencv对图像实行双线性插值缩放以及最临近插值缩放#include "highgui.h" #include "cv.h" IplImage *src=NULL; IplImage *dst1,*dst2; void main() { double scale1=0.1; double scale2=10; CvSize dst1_size; CvSize dst2_size; src=cvLoadImage("E:学习VC文件c++ pricticepro1pro1.jpg"); //缩小系数 dst1_size.width=(int)(src->width*scale1); dst1_size.height=(int)(src->height*scale1); dst1=cvCreateImage(dst1_size,src->depth,src->nChannels); cvResize(src,dst1,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)缩小 //放大系数 dst2_size.width=(int)(dst1->width*scale2); dst2_size.height=(int)(dst1->height*scale2); dst2=cvCreateImage(dst2_size,src->depth,src->nChannels); cvResize(dst1,dst2,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)放大 cvNamedWindow("原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvNamedWindow("缩小10倍后图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvNamedWindow("缩小10倍后再放大10倍还原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage("原图",src); cvShowImage("缩小

自组织特征映射（SOFM）学习对输入向量进行分类，根据它们在输入空间的组合规律。自组织映射在竞争层不同于在该相邻的神经元中学会识别的输入空间的邻接部。因此，自组织映射学习神经元分布（就像竞争层）和都是受过训练的输入向量的拓扑结构。本代码是关于自组织特征映射的c++代码，实现了聚类的功能，可以帮助初学者理解神经网络的相关变成内容

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这个是MST705 SDK开发包源码，包含多种LCD显示屏的H文件，直接修改头文件配置，就可以实现不同显示屏的更换。

学习图像处理的入门教程代码，有清晰的注视，详细的代码，值得刚入门学习图像处理OPENCV的同学下载下来学习。里面还有各种机器学习算法的简介，可以学习了解下。

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这个代码是用VC6.0编写的，是我在数字图像处理上机实验中的拙作，使用的文件是.raw的原始图像文件。供大家学习参考！

数字英文ocr识别。该程序只是一个案例，知道delphi开发则如何使用asprise控件

来源与医疗图像通过NSCT第一变换，随后通过组合低和高频率成分。被提出并用于融合的低和高频率系数基于相位一致性和指令对比两个不同的融合规则。最后，将融合后的图像是由逆NSCT与所有的复合系数构成。实验结果和比较研究表明，该融合框架提供了一种有效的方法，使多模态图像的更精确的分析