介绍Opencv这个图像处理库环境下的GMM建模与EM算法，从数学的角度深入分析高斯建模和EM算法-Introduce the the Opencv this image processing GMM modeling the EM algorithm in the library environment, in-depth analysis from a mathematical point of the Gaussian model and the EM algorithm

数学形态学进行图像处理的基本思想是：用具有一定形态的结构元素探测目标图像，通过检验结构元素在图像目标中的可放性和填充方法的有效性，来获取有关图像形态结构的相关信息，进而达到对图像分析和识别的目的。-Mathematical morphology for image processing of the basic idea is: with a certain form of structure element to detect the target image, through the tes

数学建模中的线性问题分析及其matlab解法 很好的(Linear problem in mathematical modeling analysis and matlab solution is very good)

简单地对图像进行图像切割，图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像索赋予相同的编号。(Simple image cutting)