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采集RGB-D深度图像生成点云矩阵，属于RGB-D SLAM的前端处理过程(Collecting depth image to generate point cloud)

说明：  ORB-SLAM 基本延续了 PTAM 的算法框架,但对框架中的大部分组件都做了改进, 归纳起来主要有 4 点: ORB-SLAM 选用了 ORB 特征, 基于 ORB 描述量的特征匹配和重定位, 都比 PTAM 具有更好的视角不变性。此外, 新增三维点的特征匹配效率更高, 因此能更及时地扩展场景。扩展场景及时与否决定了后续帧是否能稳定跟踪。ORBSLAM 加入了循环回路的检测和闭合机制, 以消除误差累积。系统采用与重定位相同的方法来检测回路(匹配回路两侧关键帧上的公共点), 通过方位图 (Pose Graph) 优化来闭合回路。PTAM 需要用户指定 2 帧来初始化系统, 2 帧间既要有足够的公共点, 又要有足够的平移量. 平移运动为这些公共点提供视差 (Parallax) , 只有足够的视差才能三角化出精确的三维位置。ORB-SLAM 通过检测视差来自动选择初始化的 2 帧。PTAM 扩展场景时也要求新加入的关键帧提供足够的视差, 导致场景往往难以扩展. ORB-SLAM 采用一种更鲁棒的关键帧和三维点的选择机制——先用宽松的判断条件尽可能及时地加入新的关键帧和三维点, 以保证后续帧的鲁棒跟踪; 再用严格的判断条件删除冗余的关键帧和不稳定的三维点，以保证 BA 的效率和精度。(Orb-slam basically continues the algorithm framework of PTAM, but most of the components in the framework have been improved, which mainly includes four points:)

说明：  能够实现对生物芯片的识别和图像处理，识别有效芯片区域，读取阴性和阳性点分布和数量。(It can realize the recognition and image processing of biochip, identify the effective chip area, read the distribution and number of negative and positive points.)

这是一个数字图像处理常用的功能的集成软件，用VC++ 编写，可以对图像进行一些常见的操作，也可以自己扩展功能(This is a common feature of digital image processing integrated software, images can perform basic operations)

很有用的彩色图像分割方法，经本人实验，绝对可靠(Very useful for color image segmentation method, by my experiment, absolutely reliable)

基于AM-FM纹理模型的图像特征提取方法研究(AM-FM texture model-based image feature extraction method)

用于人脸识别，检测驾驶员人员是否疲劳，在现实中有很好的应用，其算法简单易懂，适合初学者(For face recognition, detection of driver fatigue, in reality has a very good application, the algorithm is simple, easy to understand, suitable for beginners)

主分量分析的源代码，附有简单的解释说明，主要对图像矩阵做降维处理，适用多幅图像的变化检测(Principal component analysis of the source code, a simple explanation, the main image matrix reducing dimension, suitable for image change detection)

robustly fits a homography to a set of putatively matched image points(robustly fits a homography to a set of putat ively matched image points)

求解声压级，总声压，三分之一倍频程，倍频程，能量谱密度(get one third octave)