Blood vessel segmentation using gabor filter

   本程序运用haar特征adaboost算法进行人脸检测。 OpenCV 的人脸检测主要是调用训练好的

matlab练习程序（弧形投影） 这个其实也算是圆柱体投影了，不过上一篇文章是从正面看，得到的是凸形的结果，而这个是从反面看，得到的是凹形的结果。计算公式就不写了，大致介绍一下，计算公式中关于x坐标求法和上篇一样，y坐标则正好是上篇公式的反变换，结合上篇公式代码和本篇的代码，应该都不是很难理解的。

这段代码是在 matlab 中实现的。输入两个的多聚焦图像和设置的步骤变量设置为 1、 2 或 3 和阈值 T，块大小。输出是一个焦点无处不在的复合图像。

图像处理中，大部分的处理方法都需要事先把彩色图转换成灰度图才能进行相关的计算、识别。转换灰度图的公式是，对一个RGB值，R、G、B分别是其3色分量，计算：Gray = R * 0.299 + G *0.587 + B * 0.114然后将Gray分别替换掉原来的3色分量。

OTSU是在1979年由日本学者大津提出的，是一种自适应确定阈值的方法，这是按照图像的灰度特性，将图像分成目标与背景两个部分。

无背景透明播放flash程序c++源码vs2010FLASH，可以播放flash达到无背景透明的效果，编译通过。

vc编的图像去雾程序，基于暗通道优先，在细化透射率分别使用中值滤波和双边滤波，代码简单，效率较高，去雾效果良好。

 LPBYTE lpSrc;   // 指向原图像的指针   long i,j;   //循环变量   int gray[256]; // 灰度计数  BYTE pixel; //像素值  LPBYTE lpDIBBits=m_pDib->GetData();//找到原图像的起始位置  LONG lWidth=m_pDib->GetWidth();    //获得原图像的宽度  LONG lHeight=m_pDib->GetHeight();  //获得原图像的高度  // 灰度计数变量初始化  memset(gray,0,sizeof(gray));  //逐个扫面图像中的像素点,进行灰度计数统计  for(j = 0; j

这是一个样本，哈夫曼编码解码器实现图像压缩。您可以运行这段代码为利用哈夫曼算法的图像压缩。当然，有更好的算法和标准 （如 JPEG、 JPEG 2000） 图像压缩天生就利用哈夫曼算法。因此，利用这个项目你可以品尝哈夫曼内这些标准的工作。

这个项目用来注册指纹。和它验证指纹。首先将指纹注册成 数据库。然后它会保存。然后进行匹配的指纹与现场指纹图谱。