多视点视频编码

自编的一个效果很好的边缘检测算法，里面一共有5个函数，可实现图像二值化，标记边界，获取质心等功能。用这个边缘检测算法比matlab自带的边缘检测函数更快，检测出来的效果更加好。可以较为精细的检测出图像边缘轮廓，用多副图像进行测试都能获得很好的效果。

这个程序是用Matlab编写的。

资源描述对摄像头、视频、图片中的人脸进行检测，并记录人脸个数

利用Visual C++实现AV I文件的图像截取 AV I文件就是我们所说的多媒体文件，所谓的AV I图像就是视频图像，该文件是一个 RIFF说明文件，它用于获取、编辑、演示音频、视频序列。一般的AV I文件包含音频流和 视频流，有的特殊的AV I还包含一个控制路径或MIDI路径作为附加的数据流。   现在播放AVI文件的软件很多，但大多无法从AV I视频文件中读取一帧图像并生成BMP 格式的文件。笔者在使用AV I文件开发项目过程中对AV I文件的操作积累了一些经验，对 于如何实现从AV I视频流中获取任意帧的图像数据并存储成BMP文件，其中最关键的是要 从AV I文件中获取具体某一帧的图像数据，为此我利用Windows提供的API函数实现了自 定义的CAvi类，用于操作AV I文件。   在使用API函数操作AV I文件时，一定要注意用AVIFileInit()来初始化AV I库，程序结 束时用AVIFileExit()释放AV I库，否则API函数无法使用。现以操作包含真彩色图像的AV I

采用matlab实现指纹识别 处理的输入是指纹图片,bmp格式的图像-finger recognising in matlab

应用背景本程序实现了多层小波变换及反变换，小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面,其中小波阈值法图像去噪算法简单、计算量小,得到了广泛的应用。在小波阈值去噪的基础上,本程序实现了基于边缘检测的小波阈值图像去噪算法,把高频中的边缘细节与噪声更好地分离开,在主观和客观上去噪效果都比单纯的阈值去噪有所改进。 关键技术基于小波变换的图像去噪一般由三个步骤来完成:(1)小波变换;(2)对小波系数进行处理,以滤除噪声;(3)小波逆变换。小波去噪的核心是在上述第二个步骤中按照一定的准则对小波系数进行修改,在不损失过多细节信息的前提下,达到降低或去除噪声的目的。

针对满文文字的特点，利用基于主轴的投影法进行文字分割，该程序可以将满文文字分割成单个满文字母，分割准确率较高。

资源描述应用图像处理就行人脸识别，通过调用opencv库进行处理。主要进行特征点提取。开发环境为Visio studio +opencv。用c++语言进行开发，程序简介简单，亲测好用

请编程实现：类：1. 创建图像类Image，实现构造函数，构造函数重载，拷贝构造函数，析构函数。2.实现对图像的读入，保存，显示。即实现函数Read，Show，Write。3.获取图像中某像素点的值。即实现函数At()。4.将图像中每点的像素值设为同样的值。即实现函数Set。5.同一个函数实现图像的上下翻转、左右翻转。即实现函数Flip。6.裁剪原图像指定区域内图像。7.求图像的均值，方差。8.图像的旋转，缩放。主函数中实现：9.创建Image类对象img。10.读入文件中的图像“fruits.jpg”,并显示。11.利用Image类的成员函数，对图像进行翻转、旋转，并显示。12.利用Image类的成员函数，将图像缩小到1/2大小，并显示；将图像放大2倍，并显示。13.利用拷贝构造函数，创建新的对象new_img。14.给定的两个点（Point）：左上点（top_left）和右下点（bottom_right），将此指定区域内的图像进行裁剪操作，并显示结果。15.求图像的所有像素点的均值和方差，并输出。

资源描述 OpenTLD opencv实现 2.4以上版本编译报错 include/TLD.h添加了头文件#include