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guiyihua
- 用opencv对图像进行归一化，将0到255间的像素值改变为0到1.调试通过-Opencv image normalization, 0-255 pixel value is changed to 0-1 through debugging
dct
- DCT图像压缩算法。1.图象进行归一化 2.显示系数图象 3.重构及显示图象 4.显示误差图象 5.计算归一化图象的均方误差 -DCT image compression algorithm. 1. Images were normalized 2. Shows coefficient image 3. Reconstruction and display of images 4. Show the error images 5. Calculated normalized mean squar
NMIfeature
- 提取图像的NMI特征（归一化转动惯量特征）-NMI feature extraction of image（normalized moment of inertia）
test10-12
- 基于统计的图像特征提取，通过轮廓线的归一化，使得特征具有仿射不变性。-Based on statistical image feature extraction, through the contours of the normalization so that with the affine invariant features.
NDTIcode
- 遥感应用中，归一化差分温度指数（NDTI）的核心代码，最近写的，可以移植到你的VC图像读写平台运行-Remote sensing applications, the Normalized Difference Temperature Index (NDTI) the core code, recently wrote, can be transferred to your platform to read and write operation of VC images
histeq
- 图像的直方图均衡化，计算直方图，，归一化直方图。-Image histogram equalization, histogram calculation, the normalized histogram.
sscyf
- 典型窗函数的归一化幅频对数特性，凯泽窗的时域波形，低通滤波器的增益特性比较，实际滤波器的幅频特性-Typical window function of the normalized logarithmic amplitude-frequency characteristics, Kaiser window in time domain waveforms, low pass filter gain characteristics compared to the actual filter amp
wenzishibie
- 这款程序基于神经网络知识，可以对数字图片等验证信息进行二值化、归一化等识别，准确率非常高-This procedure based on neural network knowledge can be of digital photographs, and other authentication information binarization, normalized, such as identification, the accuracy rate is very high
wvtf
- 重排二次型时频分布应用例程，对信号进行频率归一化处理，时频分布和重排-Rearrangement of quadratic time-frequency distribution of the application of routine, the signal frequency normalized, time-frequency distribution and rearrangement
illumination-normalization
- 这个c#编写的程序，用来对人脸图像进行预处理，从而提升人脸识别算法的性能。这里提出了3种用于人脸识别的图像预处理的光照归一化算法，即：Multiscale retinex和anisotropic 和isotropic平滑方法。-The c# Preparation procedures used for face image preprocessing, so as to enhance the performance of face recognition algorithms. Here p
GaussianNormalize
- 高斯内部归一化。 当一个特征中的各个分量具有不一样的权值时，应该把他们归一化到具有相同的权值。-Gaussian internal normalized. When a feature of the various components have not the same as the right value, they should be normalized to have the same weight.
gaizhixin
- 一种图像质心的 改进方法，可用于图像水印的归一化变换方法中-An image centroid method can be used to image watermarking normalized transform method
guiyihua2
- 一种水印归一化程序，较基础，也可用于其他领域的归一化问题中-A watermark normalized process, the more the foundation can also be used for other areas of the normalized problem
microwave
- 微波天线方面的负向阵因子方向图、归一化阵因子方向图和行波单导线的方向图-Negative aspects of microwave antenna array factor to the direction map, the normalized array factor pattern and the traveling-wave single-wire pattern
wave_produce_VHDL
- --文件名：mine4.vhd。 --功能：实现4种常见波形正弦、三角、锯齿、方波（A、B）的频率、幅度可控输出（方波 --A的占空比也是可控的），可以存储任意波形特征数据并能重现该波形，还可完成 --各种波形的线形叠加输出。 --说明： SSS（前三位）和SW信号控制4种常见波形种哪种波形输出。4种波形的频率、 --幅度(基准幅度A)的调节均是通过up、down、set按键和4个BCD码置入器以及一 --个置入档位控制信号（ss）完成的（AMP的调节范围是0~5V，调节
NORMALFUNCTION
- 归一化的源码，可以较广的应用到实际编程当中去-Normalized source, can be broadly applied to the actual programming of them to
cbir
- 用的是局部颜色特征，再说细点是用里面的区域颜色直方图的方法。把图像归一化到256X256，把图像分成4X4块，计算16个区域的颜色直方图、、、 最后计算相似度是用欧氏距离.-Using local color feature, repeat fine-point is inside the regional color histogram method. The normalized image to 256X256, the image is divided into 4X4 blocks
shuzishibie
- 数字识别代码 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。 首先，打开图像（256色） 再次，进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中 该系统的识别率一般为90％ -Digital identification code the first step: Training Network. Th
Wav2Adpcm
- 该源码是对 *.wav语音波形文件做去直流电平，归一化处理后进行ADPCM编码压缩，形成编码文件和编码文件转外存格式转化，并利用编码文件做输入，进行解码并生成 *.wav 。该程序算法已经在产品中应用。-The source is a*. wav file to do voice waveform to DC-ping, normalized after treatment ADPCM coding compression, the formation of coding documentati
digital
- 用VC++实现印刷体数字的自动识别，首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90 。 此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。 具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－