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chap11
- 本目录主要包括：文档和两个源代码。 其中一个源代码是识别程序的，另一个是一个矩阵类库的，书里面也使用过，所以一并附上。 因为已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行\\\\Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。 当然读者也可以自行用训练样本训练网络，不过要特别注意训练样本的选择，否则可能造成识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下，训练样本数目尽量多。
3D-PALL
- 该程序可实现工程上三面视图变换及轴侧图变换； 程序介绍(含数据文件） 一.实现步骤 1.从数据文件中读入立体的顶点数、面数、面上顶点数；读入顶点表DJ（即点集），面表SF。 2.初始化V面、H面、W面、正轴侧、斜二侧等投影变换矩阵. 3.调用矩阵相乘函数，计算DJ*T，结果存放到点集矩阵C中。 其中DJ为立体的点集矩阵； T为V面、H面、W面、正轴侧、斜二侧等投影变换矩阵. 4.平移变换后的图形,使其全部移到当前坐标系的第三象限.见步骤1
xulyanh
- 图像识别，通过矩阵计算分别读入图像的形状，可区分三角，椭圆，圆形，长方等规则几何
bmp
- 中文注释，读写BMP图片文件的程序 包括打开、关闭文件、读写BMP数据矩阵和RGB、灰度转换，适用于数字图像处理领域的研究人员和入门人员
face
- PCA人脸识别基于PCA的人脸识别 (Eigenface)读入20幅训练图像 。 计算均值、协方差矩阵 、特征值 和特征向量 ,并记录计算所耗费的时间 。并在figure(i)中显示特征脸Eigenface 。计算4幅测试图像 ，及其在 空间中的重建图像 ，在figure(i) 和 figure(10+i)中分别显示测试图像 和重建图像 。计算4幅测试图像 的重建误差 ，比较并阐释 之间的差异及其原因。 -PCA
DigitalIdentification
- 本目录主要包括：文档和两个源代码。 其中一个源代码是识别程序的，另一个是一个矩阵类库的，书里面也使用过，所以一并附上。 因为已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行\\Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。 当然读者也可以自行用训练样本训练网络，不过要特别注意训练样本的选择，否则可能造成识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下，训练样本数目尽量多。-err
lineargray
- 基于matlab的图像线性灰度变换,里面有一幅图像数据矩阵，也可以读一张其他的图片，简单易学希望对大家有帮助。-Matlab image-based linear gray-scale transformation, which has an image data matrix, one can also read the other pictures, easy to learn for all of us want to be helpful.
SolveVerse
- 图像的求反，里面有一幅图像数据矩阵，直接运行就可以出效果，也可以读一张其他的图片，简单易学希望对大家有帮助。-Image for Anti-, which has an image data matrix, can be run directly out of the effect can also read an other picture, easy to learn for all of us want to be helpful.
extremum
- 对读入的两幅图像进行逐个像元比较，取其中最大或最小值形成新图像矩阵，输出。 已形成界面。可通过界面进行上述操作。-To read the two images pixel-by-comparison, the maximum or minimum value from which to form a new image matrix, the output. Interface has formed. Through the interface to carry out such opera
NeuralrecognitionSystem
- 基于神经网络的文字识别系统 本目录主要包括：文档和两个源代 其中源代码是识别程序的，另一个是矩阵类库的。 已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。当然也可以自行用训练样本训练网络，不过要注意训练样本的选择，否则可能识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下训练样本数目尽量多。-Based on neural network characte
zoom
- 简单的图像缩放程序 先读入图像矩阵A zoom（A,n），n为缩放倍数-Simple image scaling procedure to read into the image matrix A zoom (A, n), n for the scaling multiplier
mygvf
- 我自己改写的梯度向量流,在读文件做了一点改，轮廓变形改了矩阵形式！-GVF is my first matlib program!
chap11
- 本目录主要包括：文档和两个源代码。 其中一个源代码是识别程序的，另一个是一个矩阵类库的，书里面也使用过，所以一并附上。 因为已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行\\Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。 当然读者也可以自行用训练样本训练网络，不过要特别注意训练样本的选择，否则可能造成识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下，训练样本数目尽量多。-本目录主要包括
chap11
- 本目录主要包括：文档和两个源代码。 其中一个源代码是识别程序的，另一个是一个矩阵类库的，书里面也使用过，所以一并附上。 因为已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行\\Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。 当然读者也可以自行用训练样本训练网络，不过要特别注意训练样本的选择，否则可能造成识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下，训练样本数目尽量多。 - Thi
ImageMatrix
- 图像的矩阵运算 用于图像像素的尺度变换，归一化；图像读取，阈值分割，矩阵的加减乘数运算，以及图像的读写；数据类型支持int，double，以及复数complex类型-Image matrix operations for image pixels scale transformation, normalization image reads, threshold segmentation, the multiplier matrix addition and subtraction opera
chap11
- 本目录主要包括：文档和两个源代码。 其中一个源代码是识别程序的，另一个是一个矩阵类库的，书里面也使用过，所以一并附上。 因为已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行\\Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。 当然读者也可以自行用训练样本训练网络，不过要特别注意训练样本的选择，否则可能造成识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下，训练样本数目尽量多。 -This
mat_PCA
- 在图像处理、人脸识别中、经常要读入已知的矩阵进行处理，这里以PCA为例。-In image processing, face recognition, often to read the known matrix processed by PCA as an example here.
severalexample
- 几个项目运用了opencv，需先安装opencv 项目readpic从磁盘中读入图像文件，并将图像显示在屏幕上 项目cpic本程序显示如何用C++类来创建和显示图像，这个C++类在 cxcore.hpp 中定义，与 矩阵类(CvMatrix) 相似。 项目carmen是使用opencv卡尔曼滤波的例子。 项目ransac是ransac算法的例子。 toolbox_calib是加州理工经典相机标定包。-Several projects using the opencv,
opencv6
- opencv图像处理存取矩阵和读入CVMAT-opencv image processing access matrix and read CVMAT
vc_num_recognize
- 本目录主要包括：文档和两个源代码。 其中一个源代码是识别程序的，另一个是一个矩阵类库的，书里面也使用过，所以一并附上。 因为已经保存了训练好的网络权值，所以第一次使用识别程序时，可以直接运行\\Release目录下的可执行文件，然后对图片目录中的测试图片进行读入、识别。 当然读者也可以自行用训练样本训练网络，不过要特别注意训练样本的选择，否则可能造成识别率很低。训练样本选择的原则是，尽可能的有代表性，在训练时间不至于太长的情况下，训练样本数目尽量多。-This di