圖像處理與機器視覺行業(yè)分析.docx

一 行業(yè)分析 數(shù)字圖像處理是對圖像進行分析、加工、和處理，使其滿足視覺、心理以及其他要求的技術(shù)。圖像處理是信號處理在圖像域上的一個應用。目前大多數(shù)的圖像是以數(shù)字形式 存儲，因而圖像處理很多情況下指數(shù)字圖像處理。此外，基于光學理論的處理方法依然占有重要的地位。 數(shù)字圖像處理是信號處理的子類， 另外與計算機科學、人工智能等領域也有密切的關(guān)系。 傳統(tǒng)的一維信號處理的方法和概念很多仍然可以直接應用在圖像處理上，比如降噪、量化等。然而，圖像屬于二維信號，和一維信號相比，它有自己特殊的一面，處 理的方式和角度也有所不同。大多數(shù)用于一維信號處理的概念都有其在二維圖像信號領域的延伸，它們中的一部分在二維情形下變得十分復雜。同時圖像處理也具有 自身一些新的概念，例如，連通性、旋轉(zhuǎn)不變性，等等。這些概念僅對二維或更高維的情況下才有非平凡的意義。圖像處理中常用到快速傅立葉變換，因為它可以減小數(shù)據(jù)處理量和處理時間。數(shù)字圖像處理應用在以下方面 ：攝影及印刷 (Photography and printing)衛(wèi)星圖像處理 (Satellite imageprocessing)醫(yī)學圖像處理 (Medical image processing)面孔識別, 特征識別 (Face detection,feature detection, face identification)顯微圖像處理 (Microscope imageprocessing)汽車障礙識別 (Car barrier detection)1.1 行業(yè)前景 就我看來，個人覺得圖像處理的就業(yè)還是不錯的。首先可以把圖像看成二維、三維或者更高維的信號，從這個意義上來說，圖像處理是整個信號處理里面就業(yè)形勢最好的，因為你不僅要掌握（一維）信號處理的基本知識，也要掌握圖像處理（二維或者高維信號處理）的知識。其次，圖像處理是計算機視覺和視頻處理的基礎，掌握好了圖像處理的基本知識，就業(yè)時就可以向這些方向發(fā)展。目前的模式識別，大部分也都是圖像模式識別。在實際應用場合，采集的信息很多都是圖像信息，比如指紋、條碼、人臉、虹膜、車輛等等。說到應用場合，千萬不能忘了醫(yī)學圖像這一塊，如果有醫(yī)學圖像處理的背景，去一些醫(yī)療器械公司或者醫(yī)療軟件公司也是不錯的選擇。圖像處理對編程的要求比較高，如果編程很厲害，當然就業(yè)也多了一個選擇方向，并不一定要局限在圖像方向。1.2 就業(yè)方向 下面談談我所知道的一些公司信息，僅僅是我所了解到的或者我所感興趣的，實際遠遠不止這么多。搜索方向 基于內(nèi)容的圖像或視頻搜索是很多搜索公司研究的熱點。要想進入這個領域，必須有很強的編程能力，很好的圖像處理和模式識別的背景。要求高待遇自然就不錯，目前這方面的代表公司有微軟、google、yahoo和百度，個個鼎鼎大名。醫(yī)學圖像方向 目前在醫(yī)療器械方向主要是幾個大企業(yè)在競爭，來頭都不小，其中包括Simens、GE、飛利浦和柯達，主要生產(chǎn)CT和MRI等醫(yī)療器材。由于醫(yī)療器械的主要功能是成像，必然涉及到對圖像的處理，做圖像處理的很有機會進入這些公司。它們在國內(nèi)都設有研發(fā)中心，simens的在上海和深圳，GE和柯達都在上海，飛利浦的在沈陽。由于醫(yī)療市場是一個沒有完全開發(fā)的市場，而一套醫(yī)療設備的價格是非常昂貴的，所以在這些地方的待遇都還可以，前景也看好。國內(nèi)也有一些這樣的企業(yè)比如深圳安科和邁瑞。計算機視覺和模式識別方向 我沒去調(diào)研過有哪些公司在做，但肯定不少，比如指紋識別、人臉識別、虹膜識別。還有一個很大的方向是車牌識別，這個我倒是知道有一個公司高德威智能交通似乎做的很不錯的樣子。目前視頻監(jiān)控是一個熱點問題，做跟蹤和識別的可以在這個方向找到一席之地。上海法視特位于上海張江高科技園區(qū)，在視覺和識別方面做的不錯。北京的我也知道兩個公司：大恒和凌云，都是以圖像作為研發(fā)的主體。視頻方向 一般的高?；蛘哐芯克鶄?cè)重在標準的制定和修改以及技術(shù)創(chuàng)新方面，而公司則側(cè)重在編碼解碼的硬件實現(xiàn)方面。一般這些公司要求是熟悉或者精通MPEG、H.264或者AVS，選擇了這個方向，只要做的還不錯，基本就不愁飯碗。由于這不是我所感興趣的方向，所以這方面的公司的信息我沒有收集，但平常在各個bbs或者各種招聘網(wǎng)站經(jīng)?？吹健Ｎ宜赖膬蓚€公司：諾基亞和pixelworks其他 其實一般來說，只要涉及到成像或者圖像的基本都要圖像處理方面的人。比方說一個成像設備，在輸出圖像之前需要對原始圖像進行增強或者去噪處理，存儲時需要對圖像進行壓縮，成像之后需要對圖像內(nèi)容進行自動分析，這些內(nèi)容都是圖像處理的范疇。下面列舉一些與圖像有關(guān)或者招聘時明確說明需要圖像處理方面人才的公司：上海豪威集成電路有限公司中芯微摩托羅拉上海研究院威盛（VIA）松下索尼清華同方三星所有與圖像（靜止或者運動圖像）有關(guān)的公司都是一種選擇。比如數(shù)碼相機、顯微鏡成像、超聲成像、工業(yè)機器人控制、顯示器、電視、遙感等等，都可以作為求職方向。附：北京相關(guān)圖像的公司外企：01、 東芝(中國)有限公司 研究開發(fā)中心開發(fā)部02、 通用電氣(GE)醫(yī)療集團03、 微軟04、 SONY05、 凌陽06、 理光軟件研究所(北京)07、 富士通研究開發(fā)中心有限公司08、 三星電子中國通信研究院09、 NEC中國研究院10、 研發(fā)系統(tǒng)11、 德加拉北京辦事處12、 適普軟件13、 松下14、 佳能信息技術(shù)（北京）有限公司15、 ITS(中國)有限公司大型企業(yè)：01、 海灣控股集團有限公司02、 騰訊研究院招03、 北大方正04、 清華同方05、 北京方正國際06、 卓望集團07、 迪瑞集團(北京)研發(fā)中心08、 漢王科技股份有限公司09、 威視股份事業(yè)單位：01、 中國核工業(yè)集團公司02、 船舶系統(tǒng)工程部03、 中科院軟件所二部04、 中國科學院軟件研究所05、 中科院自動化所06、 中國兵器工業(yè)第二八研究所07、 中國航天科技集團公司08、 中國航天科技集團公司第五研究院09、 綜合信息系統(tǒng)技術(shù)國家級重點實驗室10、 國家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心11、 中國航天科工集團公司飛航技術(shù)研究院12、 鐵道部信息技術(shù)中心13、 中國航天科工集團第二研究院第二七所14、 中國科學院生物物理研究所15、 中國電子科技集團公司第三研究所16、 中國船舶信息中心17、 航天科工衛(wèi)星技術(shù)有限公司18、 中科院電子所19、 中國科學院計算技術(shù)研究所20、 中國安全生產(chǎn)科學研究院21、 中國航天時代電子公司光纖慣導項目分公司22、 中國計量科學研究院23、 公安部第一研究所24、 中國印鈔造幣總公司中小企業(yè)：01、 北京中自邦柯科技有限公司02、 北京錦恒佳暉汽車電子系統(tǒng)有限公司03、 長峰科技工業(yè)集團公司04、 北京京天威科技發(fā)展有限公司招聘職位05、 北京優(yōu)納科技有限公司06、 北京深拓科技有限公司07、 永鑫宇恒信息技術(shù)08、 北京藍卡軟件技術(shù)有限公司09、 中盛信合（北京）科技有限公司10、 北京賽爾蒂扶科技有限公司11、 北達萬坤（北京）科技發(fā)展有限公司12、 北京思比科微電子技術(shù)有限公司13、 北京德韶數(shù)碼技術(shù)有限公司14、 北京天遠三維科技有限公司15、 航天星圖科技（北京）有限公司16、 北京友通17、 北京中盾安民分析技術(shù)有限公司18、 北京文安科技發(fā)展有限公司19、 北京華生恒業(yè)科技有限公司20、 北京經(jīng)緯恒潤科技有限責任公司21、 北京偉景行數(shù)字城市科技有限公司招聘22、 北京極明源科技有限公司23、 北京優(yōu)立慧科信息技術(shù)有限公司24、 北京華旗資訊數(shù)碼科技有限公司25、 北京新航智科技有限公司26、 銀河動力27、 北京普賽科技有限公司28、 北京德鑫泉科技發(fā)展有限公司29、 北京嘉恒中自圖像技術(shù)有限公司30、 優(yōu)加利信息科技（北京）技術(shù)中心31、 北京天誠盛業(yè)科技有限公司32、 北京華勝天成有限公司33、 北京威速科技有限公司34、 深圳市藍韻實業(yè)有限公司（北京）35、 北京維深科技發(fā)展有限責任公司36、 重慶金山科技（集團）有限公司（北京）37、 創(chuàng)新科技（中國）有限公司北京分公司38、 北京思創(chuàng)貫宇科技開發(fā)有限公司39、 明銳標圖40、 中鈔長城金融設備控股有限公司41、 北京文安視覺科技有限公司42、 北京東方紅?？萍及l(fā)展有限公司43、 北京普賽科技有限公司44、 北京昂天科技有限公司45、 中國東方紅衛(wèi)星股份有限公司46、 北京長江源科技有限公司47、 北京海鑫科金高科技股份有限公司48、 北京瑞斯康達科技發(fā)展有限公司49、 厚德新視50、 北京嘉恒中自圖像技術(shù)有限公司二 素質(zhì)要求1、請學好圖像基本理論知識，筆試會遇到很多基礎的題；2、良好的團隊精神和溝通能力，很強的邏輯思維能力和學習能力。對工作認真負責，注重細節(jié)，肯吃苦，顧全大局。3、請多做一些實際的項目，少一些理論的研究（針對中小企業(yè)而言）；4、請不要只局限于的課題，因為可能你的課題只是圖像處理領域的一些皮毛；5、請多了解一些相關(guān)的前沿知識；6、請不要迷信自己的算法，比如BP神經(jīng)網(wǎng)絡（可能理論研究時用的很多，可是實際呢？）7、請盡量與企業(yè)的相關(guān)人士探討該領域的問題，那樣的收獲比書本大很多；8、 外語。外語的基本要求是看懂英文文獻（不一定全看懂），相應的英文書。去外企做研發(fā)，這是必備的。然后是口語和聽力。如果進外企，外語的重要性不言而喻。一般外企的第一輪面試都是英語口語面試。9、 編程。請學好c+語言，99%以上的公司在招圖像崗位的人員時都會筆試c+；這方面尤以C為重，很多公司的筆試都是考c知識。精通C、C+、Matlab等編程語言編寫，累計書寫代碼量超過10萬行以上，精通機器視覺算法建模方法。10、專業(yè)水平。如果要找專業(yè)相關(guān)的工作，研究生期間的研究經(jīng)歷和發(fā)表的論文就顯的比較重要。11、知識面的寬度。我覺得在研究生期間，除了做好自己的研究方向之外，擴寬一下知識面也有很大的幫助，當然這個知識面指的是圖像處理、計算機視覺和模式識別，知識面越寬，就業(yè)時的選擇就會越多。圖像處理方向畢業(yè)的就業(yè)面非常廣，而且待遇在應屆生應該是中上等。其實還是一句話，能力決定一切。只要研究生三年沒有白過，根本不愁找不到好工作。祝所有正在讀研或者即將讀研的朋友將來都能有一份滿意的工作。多數(shù)做圖象的是用MATLAB，用別人的代碼（如小波）。在研究生三年學好C+畢業(yè)的有多少？在公司C+是重要的。圖象其實就是信號處理，除了本科是學信號的以外，信號與系統(tǒng)、數(shù)字信號處理是一定要學好的，那相應的數(shù)學方面的概率，多元統(tǒng)計，甚至泛函也要了解。說這些不是波冷水，希望大家了解清楚。Compared to the number of jobs available each year in the imaging soceity, the people who are majoring on it are way too much. I have to say most of the people who studied the this area were not end up with working on this area anymore. The most important thing here is to understand image processing, it requires a broad level of knowledge including, some math (algrebra, statistics, PDE), dsp, pattern recognition, programming skills.It is all these background skills will find you a job, so prepare to have a deep understanding on all these areas related to image processing我也是學模式識別的,但是研究方向是遙感圖像處理和識別.總的來說這個方向是比較專,但也是目前圖像處理中比較難做的一個方向,因為遙感圖像的復雜性超過我們所見過的任何圖像.其實談到就業(yè)問題，我覺得如果研究方向比較適合，特別是讀研期間能到斑竹談的那些牛比的公司實習，了解企業(yè)真正需要的方向可能做起來有目標性.順便提下:高德威公司還是不要考慮,因為本人在畢業(yè)面試過程中,雖然面試的人力資源人員很友善,但是通過他們老板寫的一些文章可以發(fā)現(xiàn)他們還是一個比較自戀和自大的公司.衡量專業(yè)好壞的標準有兩個：應用前景和技術(shù)門檻。圖像處理關(guān)鍵還是在讀研的時候能把方向做寬（一般做圖像處理，需要何模式識別等相結(jié)合，拓寬知識面是必要的，在真正做研究的時候，也發(fā)現(xiàn)是必須的），研究點做深入，注重實現(xiàn)能力、創(chuàng)新能力和學習能力，通過論文。多培養(yǎng)自己的材料組織提煉能力，鍛煉邏輯思維。如果真的能做到三年光陰不虛度，找工應該不是問題，到時真正要考慮的是定位問題。12、模式識別，圖像處理，應用數(shù)學等相關(guān)專業(yè)本科及以上學歷，本科畢業(yè)要求10年以上機器視覺或圖像處理方面工作經(jīng)驗，碩士學歷要求8年以上機器視覺或圖像處理方面工作經(jīng)驗，博士學歷要求6年以上機器視覺或圖像處理方面工作經(jīng)驗,國外留學人員優(yōu)先。13、精通高等數(shù)學、線性代碼、幾何計算、數(shù)理統(tǒng)計、張量代數(shù)等計算機視覺中的數(shù)學方法。14、精通圖像處理基本概念和常用算法包括圖像預處理算法和高級處理算法。15、精通項目管理，要求有5年以上項目管理經(jīng)驗，能組建團隊、領導團隊、制定項目計劃、實施項目計劃完成項目的能力。16、對Smart Camera 有深入研究，包括功能需求、硬件架構(gòu)、軟件架構(gòu)、視覺算法，對此產(chǎn)品有3年以上研發(fā)經(jīng)驗。17、對新產(chǎn)品研發(fā)及項目產(chǎn)品化有5年以上工作經(jīng)驗，對新產(chǎn)品研發(fā)流程、項目產(chǎn)品化有獨特的實踐經(jīng)驗。18、具備很強的探索創(chuàng)新能力，能夠以獨創(chuàng)性思維帶領團隊進行算法研究；19、對opencv開源項目視覺算法有深入研究。-三 學習資源 做好這幾點的途徑之一就是充分利用網(wǎng)絡資源，特別是權(quán)威網(wǎng)站和大拿們的個人主頁。下面是我收集的一些資源，希望對大家有用。(這里我要感謝SMTH AI版的alamarik和Graphics版的faintt) 一、研究群體/cil/vision.html這是卡奈基梅隆大學的計算機視覺研究組的主頁，上面提供很全的資料，從發(fā)表文章的下載到演示程序、測試圖像、常用鏈接、相關(guān)軟硬件，甚至還有一個搜索引擎。 http:/www.cmis.csiro.au/IAP/zimage.htm 這是一個側(cè)重圖像分析的站點，一般。但是提供一個Image Analysis環(huán)境-ZIMAGE and SZIMAGE。 /康奈爾大學的計算機視覺和圖像分析研究組，好像是電子和計算機工程系的。側(cè)重醫(yī)學方面的研究，但是在上面有相當不錯資源，關(guān)鍵是它正在建設中，能夠跟蹤一些信息。 /istl/groups/did/didoverview.shtml有一個很有意思的項目：DID(文檔圖像解碼)。 /斯坦福大學計算機系主頁，自己找吧:( http:/www.fmrib.ox.ac.uk/analysis/主要研究：Brain Extraction Tool,Nonlinear noise reduction,Linear Image Registration,Automated Segmentation,Structural brain change analysis,motion correction,etc. /prip/這是密歇根州立大學計算機和電子工程系的模式識別-圖像處理研究組，它的FTP上有許多的文章(NEW)。 http:/pandora.inf.uni-jena.de/p/e/index.html德國的一個數(shù)字圖像處理研究小組，在其上面能找到一些不錯的鏈接資源。 .au/sean/CVCC.dir/home.html CVIP(used to be CVCC for Computer Vision and Cluster Computing) is a research group focusing on cluster-based computer vision within the Spiral Architecture. /The mission of the Center for Image Analysis is to foster multi-disciplinary research in image, multimedia and related technologies by establishing links between academic institutes, industry and government agencies, and to transfer key technologies to help industry build next generation commercial and military imaging and multimedia systems. http:/peipa.essex.ac.uk/info/groups.html 可以通過它來搜索全世界各地的知名的計算機視覺研究組(CV Groups)，極力推薦。 二、圖像處理GPL庫http:/www.ph.tn.tudelft.nl/klamer/cppima.htmlCppima 是一個圖像處理的C+函數(shù)庫。這里有一個較全面介紹它的庫函數(shù)的文檔，當然你也可以下載壓縮的GZIP包，里面包含TexInfo格式的文檔。 /Welcome to the IRAF Homepage! IRAF is the Image Reduction and Analysis Facility, a general purpose software system for the reduction and analysis of astronomical data. /tnimage.html 一個非常不錯的Unix系統(tǒng)的圖像處理工具，看看它的截圖。你可以在此基礎上構(gòu)建自己的專用圖像處理工具包。 /projects/這是GPL軟件集散地，到這里找你想要得到的IP庫吧。 三、搜索資源當然這里基本的搜索引擎還是必須要依靠的，比如Google等，可以到我常用的鏈接看看。下面的鏈接可能會節(jié)省你一些時間： //mirrors/SAL/index.shtml四、大拿網(wǎng)頁/people/wtf/這位可是MIT人工智能實驗室的BILL FREEMAN。大名鼎鼎！專長是：理解-貝葉斯模型。 /people/brand/MERL(Mitsubishi Electric Research Laboratory)中的擅長“Style Machine”高手。 /ablake/CV界極有聲望的A.Blake 1977年畢業(yè)于劍橋大學三一學院并或數(shù)學與電子科學學士學位。之后在MIT，Edinburgh，Oxford先后組建過研究小組并成為Oxford的教授，直到1999年進入微軟劍橋研究中心。主要工作領域是計算機視覺。 /afs//user/har/Web/home.html 這位牛人好像正在學習漢語，并且搜集了諸如“兩只老虎(Two Tigers)”的歌曲，嘿嘿:)他的主頁上面還有幾個牛：Shumeet Baluja, Takeo Kanade。他們的Face Detection作的絕對是世界一流。他畢業(yè)于卡奈基梅隆大學的計算機科學系，興趣是計算機視覺。 /yrui_ifp_home/html/huang_frame.html這位老牛在1963年就獲得了MIT的博士學位！他領導的Image Lab比較出名的是指紋識別。 -下面這些是我搜集的牛群(大部分是如日中天的Ph.D們)，可以學習的是他們的Study Ways! Finn Lindgren(Sweden):Statistical image analysis http:/www.maths.lth.se/matstat/staff/finn/Pavel Paclik(Prague):statistical pattern recognition http:/www.ph.tn.tudelft.nl/pavel/Dr. Mark Burge:machine learning and graph theory /burge/yalin Wang:Document Image Analysis /ylwang/Geir Storvik: Image analysis http:/www.math.uio.no/geirs/Heidorn /heidorn/Joakim Lindblad:Digital Image Cytometry http:/www.cb.uu.se/joakim/index_eng.htmlS.Lavirotte: http:/www-sop.inria.fr/cafe/Stephane.Lavirotte/Sporring:scale-space techniques http:/www.lab3d.odont.ku.dk/sporring/Mark Jenkinson:Reduction of MR Artefacts http:/www.fmrib.ox.ac.uk/mark/Justin K. Romberg:digital signal processing /jrom/Fauqueur:Image retrieval by regions of interest http:/www-rocq.inria.fr/fauqueur/James J. Nolan:Computer Vision /jnolan/Daniel X. Pape:Information /dpape/Drew Pilant:remote sensing technology /anpilant/index.html五、前沿期刊(TOP10)這里的期刊大部分都可以通過上面的大拿們的主頁間接找到，在這列出主要是為了節(jié)省直接想找期刊投稿的兄弟的時間:) IEEE Trans. On PAMI /tpami/index.htmIEEE Transactionson Image Processing /organizations/pubs/transactions/tip.htmPattern Recognition /locate/issn/00313203Pattern Recognition Letters /locate/issn/01678655神經(jīng)網(wǎng)絡 Neural Networks Tutorial Review http:/hem.hj.se/de96klda/NeuralNetworks.htm /pub/neural/FAQ.html Image Compression with Neural Networks p.glam.ac.uk/digimaging/neural.htm Backpropagators Review /bpr/bpr.html Bibliographies on Neural Networks http:/liinwww.ira.uka.de/bibliography/Neural/ Intelligent Motion Control with an Artificial Cerebellum /phd.html Kernel Machines / Some Neural Networks Research Organizations /nnc/ / Neural Network Modeling in Vision Research /nisms.html Neural Networks and Machine Learning / Neural Application Software Neural Network Toolbox for MATLAB /products/neuralnet/ Netlab Software http:/www.ncrg.aston.ac.uk/netlab/ Kunama Systems Limited http:/www.kunama.co.uk/Computer Vision Computer Vision Homepage, Carnegie Mellon UniversityAnnotated Computer Vision Bibliography /Vision-Notes/bibliography/contents.html /Vision-Notes/rosenfeld/contents.html Lawrence Berkeley National Lab Computer Vision and Robotics Applications /ITG.hm.pg.docs/VISIon/vision.html CVonline by University of Edinburgh The Evolving, Distributed, Non-Proprietary, On-Line Compendium of Computer Vision, Computer Vision Handbook, Vision Systems Courseware Research Activities in Computer Vision http:/www-syntim.inria.fr/syntim/analyse/index-eng.html Vision Systems Acronyms Dictionary of Terms in Human and Animal Vision /pub/laliden/WWW/Visionary/Visionary.html Metrology based on Computer Vision Digital PhotographyDigital Photography, Scanning, and Image Processing Educational Resources, Universities Center for Image Processing in Education Library of Congress Call Numbers Related to Imaging Science by Rochester Institute of Technology /pubs/guides/imagingcall.html Mathematical Experiences through Image Processing, University of Washington Vismod Tech Reports and Publications, MIT /cgi-bin/tr_pagemaker Vision Lab PhD dissertation list, University of Antwerp http:/wcc.ruca.ua.ac.be/visielab/theses.html INRIA (France) Research Projects: Human-Computer Interaction, Image Processing, Data Management, Knowledge Systems Image Processing Resources http:/eleceng.ukc.ac.uk/rls3/Contents.htm Publications of Carsten Steger rmatik.tu-muenchen.de/people/steger/publications.htmlFAQscomp.dsp FAQ Robotics FAQ Wheres the cessing FAQ? comp.graphics.algorithms FAQ, Section 3, 2D Image/Pixel Computations Astronomical Image Processing System FAQ C/C+編程：C/C+ 是最主要的編程語言。這里列出了50名優(yōu)秀網(wǎng)站和網(wǎng)頁清單，這些網(wǎng)站提供c/c+源代碼。這份清單提供了源代碼的鏈接以及它們的小說明。我已盡力包括最 佳的C/C+源代碼的網(wǎng)站。這不是一個完整的清單，您有建議可以聯(lián)系我，我將歡迎您的建議，以進一步加強這方面的清單。 1、/tag/c/ -數(shù)以千計的有用的C語言源代碼片段 2、/category/c-cpp/scripts-programs/ Hotscripts -提供數(shù)以百計的C和C+腳本和程序。所有程序都分為不同的類別。 3、/vb/default.asp?lngWId=3 -超過萬行C和C+免費的源代碼 4、/browse/164/ -超過9000個C編寫的項目。 5、/code/c.html -DANIWEB提供的實用代碼段 。 6、/tags/C/ -上的C編程資源。 7、/code/ddj.html -Dr. Dobbs Journal的源代碼。 8、/cgi-bin/source/source.cgi -C和C + +編程資源。 9、/ -CodeCogs是一項協(xié)作的開放源碼庫，C/C+的數(shù)值方面的組件。 10、/codesearch?q=programming+lang:c&cs_r=lang:c -谷歌代碼的C源代碼。 11、/1/C -CodePedia是一個開放的關(guān)于系統(tǒng)編程和其他與電腦有關(guān)的議題。 12、/ingargio/cis71/code/ -為學生提供的一個簡單的C語言程序的列表。 13、/?cat=2 -codeproject提供的C/C+資源代碼項目。 14、/sourcecode/cpp.shtml -以下是一些C和C+庫的DLL，VCLs，源代碼，元件，模塊，應用程序框架，類庫，源代碼片段等，你可以在您的項目中使用而不需要支付費用和版稅。 15、/burkardt/cpp_src/cpp_src.html -這是一個全面的關(guān)于C+的345個源代碼清單。 16、/src/ -C+寫的通用控制臺程序和Windows程序代碼清單。 17、/weiss/dsaa_c+/code/ -C+語言數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法分析（第二版）的源代碼。 18、/ -C源代碼片段。 19、/downloads.html -C+源代碼。 20、/ 天文學和數(shù)值軟件源代碼 21、/od/cgames/C_Games_with_Source_Code.htm -游戲有關(guān)的C+源代碼。 22、/hetrick/c-sources.html -免費的C/C+數(shù)值計算源代碼。 23、/C_C_/Utilities/index.html -C/C+工具。 24、/resources/c_library.htm -免費C+源代碼和其它有用的工具。 25、/bradapp/links/cplusplus-links.html -布拉德阿普爾頓的C+鏈接-資源，項目，圖書館，教學和編碼。 26、/cpp_site.html -這是一個收集了數(shù)C/C+網(wǎng)站鏈接列表的網(wǎng)頁。 27、/libbook/examples.html -在這里，你可以看到并下載所有的本書的C+標準庫例子 。 28、38/sourcecode/cuj/ -C/C+用戶雜志 29、38/sourcecode/wd/ -Windows開發(fā)者網(wǎng)絡 30、/directory/65892/Developers.htm -C程序 31、/code/cplusplus.html -實用代碼段。 32、/tag/c -C+源代碼 33、/tags/C -C+編程資源， 34、/codesearch?hl=en&lr=&q=programming -谷歌代碼搜索-C+編程語言 35、/1/Cpp -CodePedia是一個開放的關(guān)于系統(tǒng)編程和其他與電腦有關(guān)的議題的網(wǎng)站。 36、/index.asp?TabID=1&CategoryID=3 -C+源代碼，Codebeach提供 37、/browse/165/ -5000項目寫的C+編程語言 38、/od/codelibrary/Code_Library_for_C_C_and_C.htm -代碼庫C、C + +和C。 39、/ -Visual Basic、PHP、ASP技術(shù)、C、C+大全。 40、/ -Borland C游戲，圖像和聲音源代碼范例。 41、/Code/Cpp/CatalogCpp.htm -C+源代碼。 42、/modules/mydownloads/ -C與C+電子書和源代碼示例。 43、/books/opus4/programs/index.html C+的數(shù)學方程和公式源代碼。 44、/ C+。 45、/libbook/examples.html -C+標準庫-教程和參考資料。 46、/reingold/calendars.shtml Edward M. Reingolds Calendar Book, Papers, and Code。 47、/ -c+源代碼檔案。 48、http:/ubiety.uwaterloo.ca/tveldhui/papers/techniques/ -用C和C+的解決科學問題。 49、/topics/core-c/ -C/C+的IT工具框。 50、http:/www.le.ac.uk/cc/tutorials/c/ccccdbas.html -本文件中包含有大量的