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Circle_Recognition_Through_a_Point_Hough_Transform
- ：给出了一种新的Hough 变换圆检测方法——点Hough 变换（PHT）。该方法根据圆周上任意两条不平行弦的中垂线相交与圆心的几 何性质，同时选取曲线上3点 进行计算，将传统Hough变换圆检测时的三维参量统计变成一维参量统计，极大地降低了计算复杂性和对资源的需求。为了克服任意选取组合点可能带来的计算量增加及统计结果的分散程度提高,文中提出了点的选择方法。合成图和实际图像的实验结果表明，该方法用于普通图像中圆检测时快速、稳定、准确。-: This paper presents a new
dda
- DDA的模拟算法。指定的显示窗口的屏幕划分成64X64的区域；每个区域有一个象素，是位于区域中心半径为r的圆。进行DDA直线段绘制时，算法中选中的象素就用窗口中相应的圆代替。-DDA simulation algorithm. The specified display window of the screen is divided into 64X64 areas each region has a pixel is located in the Regional Center radius
KNNMeanFilter
- 原理：以待处理的像素作为中心，取一个nXn的模板，在模板中选择k个与待处理像素的值最接近的像素，将这k个像素的均值替换原来的像素值。 假设n=3，k=5，调用方法：b = KNNMeanFilter(a, 3, 5)-Principle: to be treated as the center pixel, take a nXn template select the template and the pending k-nearest pixel values of pixels, thi
kmeans-image-segmentation
- K-means算法是一种动态聚类方法，这种方法先选择若干样本作为聚类的中心，在按某种聚类准则（通常采用最小距离原则）使各种样本向各个中心积聚，从而得到初始的分类，然后，判断分类的合理性，如果不合理，就修改分类，如此反复的修改聚类的迭代运算，直到合理为止。-K-means algorithm is a dynamic clustering method, this method, select the number of samples as a cluster center in the clu
image-processing
- 1.设计一个程序，对一幅灰度图像的实现如下几何变换,1)放大为原图1.5倍 2)绕中心旋转30度(CW) 3)采用偏移量插值实现一个透视变换. 灰度差值用最近邻插值和双线性插值 2. 绘制一幅灰度图像的梯度幅度图像（三点法求梯度），针对梯度幅度图像合理的选择一个阈值（通过试验即可）将其二值化，以获得图像边缘检测图像。-(1) design a program, a grayscale image as geometric transformation, zoom 1) for 1.5 tim
gl2_5_1
- 绘制带有光照效果的场景； 场景包含3个茶壶，通过键盘1,2,3可以分别选中三个茶壶，然后用鼠标对每个茶壶进行分别的旋转； 使用点光源，点光源为白色，以白色的球体表示； 使用3个不同的点光源 光源1的坐标设置在世界坐标系中，并围绕着三个茶壶的中心进行圆周运动； 光源2 的坐标 设置在观察坐标系，不发生变化； 光源3的坐标设置在茶壶1的物体坐标系中，当茶壶1被选中进行旋转时，光源3要跟随茶壶1 做相同的旋转；-Drawn scenes with lighting effect
ISARchengxiangfangzhen
- 设定雷达和目标参数，选取目标中心与雷达的距离为参考距离，采取dechirp方式接收信号，直接对回波信号进行二维FFT得到的成像结果，并采用Keystone法（即重采样法）校正越距离单元徙动。-Set the radar and the target parameters, select the center of the target and the distance from the radar as the reference distance, take reception dechirp
FAST-ICA
- 1、对观测数据进行中心化，； 2、使它的均值为0，对数据进行白化—>Z； 3、选择需要估计的分量的个数m，设置迭代次数p<-1 4、选择一个初始权矢量（随机的W，使其维数为Z的行向量个数）； 5、利用迭代W(i,p)=mean(z(i,:).*(tanh((temp) *z)))-(mean(1-(tanh((temp)) *z).^2)).*temp(i,1)来学习W （这个公式是用来逼近负熵的） 6、用对称正交法处理下W 7、归一化W(:,p)=W(:,
FAST-ICA11
- 1、对观测数据进行中心化，； 2、使它的均值为0，对数据进行白化—>Z； 3、选择需要估计的分量的个数m，设置迭代次数p<-1 4、选择一个初始权矢量（随机的W，使其维数为Z的行向量个数）； 5、利用迭代W(i,p)=mean(z(i,:).*(tanh((temp) *z)))-(mean(1-(tanh((temp)) *z).^2)).*temp(i,1)来学习W （这个公式是用来逼近负熵的） 6、用对称正交法处理下W 7、归一化W(:,p)=W(:,
secai
- 简单的K均值聚类法，本文中选用了5个聚类中心点，具体的聚类中心个数可以参考灰度直方图来选取-Simple K-means clustering method, this paper has selected five cluster center, the specific number of cluster centers can refer to the histogram to select
MainFrom
- GIS基本工具的实现，包括放大、缩小、全视图、中心放大、中心缩小、测量和选择元素。及鹰眼方法调用。-The realization of basic GIS tools, including zoom, full view, magnify the center, the center narrow, measuring and select elements. And Hawkeye method call.
meanshift-pingyizhuizong
- meanshift均值平移跟踪算法中核函数窗宽的自动选取代码，根据目标大小变化核窗宽，使得当目标出现大小变化时准确跟踪到目标中心-Meanshift mean shift tracking algorithm in the kernel function of window width automatically select code, according to the target size change window width, that when the target size cha
circle_center_find
- 采用质心算法来计算输入的激光光斑图像的中心位置，开始的时候可以选择图片的名称和路径-Using centroid algorithm to calculate the position of the input laser spot center of the image, you can select the picture at the beginning of the name and path
regionGrow
- 区域生长是选择聚类中心，根据类内距离最小，类间距离最大法则进行区域生长-Regional growth is to select the cluster center, minimum, maximum distance between the class rules for regional growth based on the class distance
K_mean
- k均值代码，简单易懂，鼠标右键选择聚类中心-k-means code, easy to understand, right mouse button to select the cluster center