资源列表
fast-defog-argrithom
- 基于暗通道先验知识实现快速去除单幅雾霾图像算法-Based on dark channel prior knowledge to realize quick removal of a single haze image algorithm
Atmosphere
- 大气光照获取源代码，可运行，可得到理想的大气光照值-Atmospheric lighting for the source code, can run, can get ideal atmosphere light values
winImageCompletion-master
- Implementations of image processing algorithms-This project can be built by Visual Studio 2012. Project descr iption file included. Currently it is for Windows only.
Cocos2D-x
- 开发游戏的好资料，关于cocos2d，欢迎下载-Good information to develop the game, about cocos2d, welcome to download
shiyingtuxiangfuyuan
- 实景图像复原处理，各种方法，效果都不错，还有解释说明-Live image restoration processing, a variety of methods, the effect is pretty good
face-detective
- 人脸图像中，眼镜遮挡对于人脸检测会有很大的影响，在可见光下采集图像将会由于眼镜的反光及框架的遮挡造成的人脸特征变化而不易检测，而眼睛及其周边特征又是人脸图像识别中十分重要的识别因素，考虑到这个问题，本题决定对人脸图像中的眼镜进行检测并消除，从而清楚的检测出消除眼镜后的人脸图像。-Face images, shutter glasses for a great impact face detection will, who capture images in visible light will
face-image
- 人脸图像中，眼镜遮挡对于人脸检测会有很大的影响，在可见光下采集图像将会由于眼镜的反光及框架的遮挡造成的人脸特征变化而不易检测，而眼睛及其周边特征又是人脸图像识别中十分重要的识别因素，考虑到这个问题，本题决定对人脸图像中的眼镜进行检测并消除，从而清楚的检测出消除眼镜后的人脸图像。-Face images, shutter glasses for a great impact face detection will, who capture images in visible light will
Estimation-of-Eyeglassles
- 人脸图像中，眼镜遮挡对于人脸检测会有很大的影响，在可见光下采集图像将会由于眼镜的反光及框架的遮挡造成的人脸特征变化而不易检测，而眼睛及其周边特征又是人脸图像识别中十分重要的识别因素，考虑到这个问题，本题决定对人脸图像中的眼镜进行检测并消除，从而清楚的检测出消除眼镜后的人脸图像。-Face images, shutter glasses for a great impact face detection will, who capture images in visible light will
ARLineChart
- ARLineChart是一个iOS的折线图，使用Objective-C编写。适用于需要有双Y轴的应用场景。 x轴和y轴可以放大和缩小，可以滚动，双击可以还原原始大小。-ARLineChart is a line char view on iOS , written using Objective-C . There are scenarios for applications requiring dual- Y axis. x-axis and y-axis can zoom in and ou
SVDCommunityDetectCode
- 利用谱聚类方法，解决产品设计领域的DSM聚类问题，可以输出聚类后的DSM图形-DSM graphics use spectral clustering method to solve the clustering problem DSM product design field, you can output after clustering
graphmatrix
- 有用的图论矩阵算法,仅供参考，谢谢合作，我的天啊，-It is very important to you ,i hope
PCA
- 主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）或者主元分析。是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。给定 n 个变量的 m 个观察值，形成一个 n ′ m 的数据矩阵， n 通常比较大。对于一个由多个变量描述的复杂事物，人们难以认识，那么是否可以抓住事物主要方面进行重点分析呢？如果事物的主要方面刚好体现在几个主要变量上，我们只需要将这几个变量