资源列表
2011__openCV_pyramid_process
- 这个是在刚学opencv时候的测试小代码。主要是金字塔方面的操作。里面每个文件均可以单独运行在VS20101平台下。（opencv2.1）-This is just a test when a small learning opencv code. Main pyramid' s operation. Inside each file can be run separately in the VS20101 platform. (Opencv2.1)
TracKIT
- TrackIT是一款开放式的机器视觉开发平台，目前集成了从相机输入、色彩转换、彩色图像处理、灰度图像处理、二值图像处理、阈值分割、边缘检测、Blob检测、相机标定、Kalman滤波器、光流跟踪器、最近邻域跟踪、数学形态学方法、机器学习算法等近100个组件，并在不断添加更新中，采用开源OpenCV、WxWidgets、CMU139等标准工具，使用XML动态解析界面，所有参数在界面上直接调整，同时可立即看到调整效果，并可动态加载组件，可用于一般科学研究和机器视觉系统开发。运行时需要.net框架支持。
winer
- 数字图像处理中比较常用的维纳滤波器设计。。用MATLAB开发-The more commonly used in digital image processing Wiener filter design. . Development with MATLAB
fen
- 本程序是利用分形维数方法计算图像粗糙度的一个函数，可以直接调用-This procedure is to use method of fractal dimension as a function of roughness of the image, you can directly call
Mathematicalbasisof3dgraphicsandgamedevelopmentAnd
- 3D图形数学基础,及其随书所有的源代码.此书是学习道路上必不可少的经典之作.-3D graphics mathematical basis, and all the source code with the book. This book is essential to learn the road classic.
fun_pcnn
- 基于PCNN的特征提取,PCNN用于特征提取时，具体平移、旋转、尺度、扭曲等不变性，这正是许多年来基于内容的图像检索系统追求的目标，同时PCNN用于特征提取时，有很好的抗噪性。而且PCNN直接来自于哺乳动物视觉皮层神经的研究，具有提取图像形状，纹理，边缘的属性。用PCNN能很好地对图像进行签名，将二维的图像的特征提取成一维矢量签名。-Feature extraction of specified object is an important preprocessing stage in ma
CV-SURF
- 基于vc++6.0的SURF算法的程序代码，可以直接运行-Based on the SURF algorithm for vc++6.0 program code can be run directly
PeiXunPPT(UML)
- 一个UML培训用PPT，内容非常完整，适合系统分析人员或UML学习者阅读。-UML training with a PPT, the content is very complete, suitable for analysis or reading UML learners.
matlab
- 图像的几何变换：图像镜像,水平，垂直，both-Image geometric transformation: mirror image, horizontal, vertical, both
EasyPaint[by-faruto-v1.2]
- matlab画板 matlab画板 -this is matlab pant this is matlab pantthis is matlab pant this is matlab pant
dasdasdas
- 本人做的钓鱼源码非常的好用QQ安全中心钓鱼源码-I do source code very easy to use fishing QQ Fishing Source Security Center
dft
- OpenCV写得一个图像边缘检测的代码，功能很强，能够用于24位真彩图像的边缘的识别-OpenCV write an image edge detection code, function very strong, can be used for 24-bit true color image edge identification