opengles创建圆柱体(光照加纹理)

此文件收集了一些经常用到的纹理特征提取的代码，包括GLCM（灰度共生矩阵）、GGCM、GLDS（灰度差分统计）、Tamura纹理特征、LBP（局部二值模式）、HMRF、gabor变换、小波变换、Laws纹理测量等，希望给有需要的人省去一些找代码的麻烦

OpenGL纹理贴图实验代码，介绍如何用OpenGL实现纹理的生成、读取、加载、定义

这是一个开发OpenGL综合例子，初学者必须学会的基本知识点。

可将3DMax 烘焙纹理替换原始纹理脚本，实现自动处理

Android OpenGL 纹理贴图例程 Android OpenGL 纹理贴图例程 Android OpenGL 纹理贴图例程

Texture_Mapping_JOGL “使用JOGL纹理映射和计算法线”的实践代码 JOGL的最新版本位于可从此页面下载jogamp-all-platforms.7z。

图像分类 使用Python和MATLAB进行纹理图像分类 图片来源： : （使用“灰度PNG图片”链接-23MB） 使用的图像：铝箔，灯芯绒和橙皮。 纹理图像 火车组：120张图像（每个班级40张图像） 测试集：120张图像（每个班级40张图像） 功能（使用Matlab提取）： 灰度共生矩阵（GLCM）：能量和熵。 快速傅立叶变换（FFT）：均值和方差。 分类方法： K近邻 高斯朴素贝叶斯 评估：分类准确性 食谱 用Matlab提取特征 下载纹理图像数据集 收集在一个文件夹中，重命名images3。 运行.m文件 保存dataku.mat文件（不用担心！这里提供了dataku.mat文件）。 要了解有关该细节的更多信息，我准备稍后再上传MATLAB代码。 功能数量：4： 属性1：GLCM的熵 属性2：GLCM的能量 属性3：FFT的均值 属性4：FFT的方差 分

逻辑回归matlab代码机器学习数字分类项目 数据集基于数据集，并带有经过修改的图像。 提供完整说明 实施： 逻辑回归（Matlab） 前馈神经网络（Python） 线性SVM（来自） 卷积神经网络（） ===此项目使用python 2.7。 # pip install numpy # pip install scikit-learn # pip install h5py 要运行神经网络代码： # cd python && python neural_network.py 卷积神经网络 可以找到所使用的体系结构。 要运行cNN： # cd scripts && python create_lmdb.py # git clone https://github.com/npow/caffe $CAFFE_ROOT # cd $CAFFE_ROOT # # examples/imagenet/npow_imagenet.sh # examples/mnist/train_lenet.sh Matlab代码 在Matla

利用openGL设置茶壶的纹理贴图， 同时可以通过鼠标左中右三键控制茶壶的旋转方式。注意需要安装下glaux.h和glaux.lib。