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CameraClass
- 介绍OpenGL中camera的实现方法，camera class 有详细的注释，结构清晰，很方便加入自己的工程中。-OpenGL camera on the method, camera class of Notes for a detailed, clear, easy to join the project.
open_1984
- 1 熟悉VC工具，掌握工程创建过程及各选项含义。 2 结合2*2实际位图，了解位图(bmp)概念，掌握文件头(BITMAPFILEHEADER)和信息头(BITMAPINFOHEADER) 两个结构体各参数含义。 3 完成bmp图象的打开和显示功能。-a VC familiar with the tools to project the process and the option to create meaning. 2 2 * 2 with the actual bitm
GIS
- 文件对GIS的基本构成、运行环境、数据结构、基本功能、工程设计等进行了详细的描述，对GIS开发人员有很大的帮助。
RSImage
- )l提出面向遥感图像处理软件的体系结构:以遥感图像应用领域软件体系结构风格为主，兼有层次结构风格和数据抽象与面向对象组织风格的特点。在详细讨论图像数据表示方式的基础上，通过深入分析遥感图像数据在显示过程中所遇到的问题及其相应的技术解决方案，为图像显示库设计了图像显示模型、坐标变换模型和透明图像的显示模型。 提出了以分块分层结构来加快海量图像数据处理的方法，并针对海量图 像数据变换域算法的速度问题，提出以分块处理策略、优化读写操作和 并行处理相结合的方法。 建立了栅格图像数据处理和
FaceRecog_src
- 程序结构 整个工程可以分为3个部分：算法、功能和应用。 算法部分 算法部分目前分为4个模块：人脸对齐、光照归一化、特征提取和选择、子空间降维，每个模块是一个项目，每个项目生成一个dll供功能部分显式调用。 功能部分 功能部分只有一个项目FaceMngr，该部分依赖于算法部分，实现人脸注册、训练、识别、导入/导出等具体功能。该项目生成一个dll供应用部分隐式调用。 应用部分 人脸识别Demo. 另外，工程中
opencv
- 内容简介 OpencV是用来实现计算机视觉相关技术的开放源码工作库，是计算机视觉、图像处理、模式识别、计算机图形学、信号处理、视频监控、科学可视化等相关从业人员的好工具。本书介绍了大约200多个典型的技术问题，覆盖了基于OpenCV基础编程的主要内容，利用大量生动有趣的编程案例和编程技巧，从解决问题和答疑解惑入手，以因特网上最新资料为蓝本，深入浅出地说明了OpenCV中最典型和用途最广的程序设计方法。全书结构清晰、合理，范例实用、丰富，理论结合实践，即使读者只是略懂计算机视觉原理，也能人手
20090501SleepingKoala
- 所上传文件包包括6种vc++源代码：使用opencv的实现可视图的静态路径规划；简单的svm算法；基于vc2008的图像匹配（多工程结构）；基于局部搜索的K-means聚类算法；三维匹配中的ICP算法；视觉tracking中的condensation算法-Upload file package, including the six kinds of vc++ source code: using opencv to view the realization of the static path
Fractal-images
- 分形图形同常见的工程图迥然不同，分形图形一般都有自相似性，这就是说如果将分形图形的局部不断放大并进行观察，将发现精细的结构，如果再放大，就会再度出现更精细的结构，可谓层出不穷，永无止境。艺术家在分形画面的不同区域涂上不同的色彩，展现在我们面前的，将会是非常美丽的画面。 -Fractal images with a common drawing very different fractal graphics are generally self-similarity, which means
Wikipedia
- 人脸检测的研究具有重要的学术价值，人脸是一类具有相当复杂的细节变化的自然结构目标，对此类目标的挑战性在于：人脸由于外貌、表情、肤色等不同，具有模式的可变性；一般意义下的人脸上，可能存在眼镜、胡须等附属物；作为三维物体的人脸影像不可避免地受由光照产生的阴影的影响。因此，如果能够找到解决这些问题的方法，成功地构造出人脸检测系统，将为解决其他类似的复杂模式的检测问题提供重要的启示。本书对人脸检测的基本问题、研究思路和方法、经典的算法和技术全方位地做了深入系统的介绍，着重介绍了作者在利用活动轮廓模型方法
cPP
- reverse engineering Ｃ＋＋ 本文讲了对于逆向工程分析人员来说,能从一个二进制可执行文件中识别出C++程序，的结构,并且能标识出各个主要的类,以及这些类之间的关系(继承、派生等)是非常重要的。为了能做到这一点,逆向工程分析人员就必须要(1)能识别出这些类(2)能识别出这些类之间的关系(3)识别出类中的各个成员。本文就是要教大家能做到上述三点。-reverse engineering C++ article about the analysis for reverse engin
dmMagic.tar
- Datamatrix 条码自动识别代码。支持Linux系统和ARM体系结构，可移植到嵌入式系统上。供条码识别工程技术人员参考-Datamatrix barcode automatic recognition codes.For Linux platform and ARM architecture.Can run on embedded systems.For the reference of bacode recognition engineers.
BMPProcessing
- VC++开发，实现位图的基本操作，通过本测试工程可以帮助理解bmp的文件格式，以及bmp结构体中每个字段的作用。-VC++ development, the basic operation of the bitmap can help understand the bmp file formats, as well as the role of each field bmp structure through this test works.
STLViewerRemoveRELEASEbug
- 同Enhanced STLviewer，改进之处在于：1、采用了多工程结构，方便调试程序；2、纠正了原工程采用Release版编译会出现鼠标选取错误的bug.-A bug removed "Enhanced STLviewer".
bianpojiegousheji3
- 本文基于毕肖普法和蒙特卡洛法,利用MATLAB编程软件计算了边坡结构的失效概率Pf和对应可靠指标β.在计算上述Pf和对应β时,考虑了土体三个主要基本参数(重度γ、内摩擦角(Ψ)、粘聚力c)的随机特性.利用MATLAB程序的计算结果表明,随机变量对边坡可靠度的影响与基本随机参数对抗滑反力的贡献大小有关,即,贡献大的基本随机参数,它的随机波动对结构失效概率Pf的影响也较大,反之亦然.另外,基于MATLAB的算例计算结果还表明:边坡结构失效概率Pf对内摩擦角(Ψ)较敏感,而对重度y和粘聚力c次之.其次
Chapter4_StructureFromMotion
- 该工程是深入理解OpenCV第四章使用OpenCV研究从运动中恢复结构的源码。-The project is in-depth understanding of OpenCV Chapter 4 using OpenCV to study the source of the structure motion recovery.
神经网络43
- 神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。 生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的
ssim
- 结构相似性，是一种衡量两幅图像相似度的指标。该指标首先由德州大学奥斯丁分校的图像和视频工程实验室(Laboratory for Image and Video Engineering)提出。SSIM使用的两张图像中，一张为未经压缩的无失真图像，另一张为失真后的图像。(Structural similarity is a measure of the similarity between two images. The target was first presented by the Labor
RayTracer-master
- 尝试自己重新实现PBRT_V2从而学习其中的算法以及工程结构。(Try to re implement PBRT_V2 so as to learn the algorithm and engineering structure.)