C++写的读取dicom文件的程序

资源描述人脸识别，基于VC和openc的图像处理，包含摄像机调用等

基于CCS环境下，一些常用的DSP算法程序，主要包括：FIR、IIR、FFT等相关算法以及实现程序，并在一些工程中的应用。

% 下面举例说明遗传算法 % % 求下列函数的最大值 % % f(x)=10*sin(5x)+7*cos(4x) x∈[0,10] % % 将 x 的值用一个10位的二值形式表示为二值问题，一个10位的二值数提供的分辨率是每为 (10-0)/(2^10-1)≈0.01 。 % % 将变量域 [0,10] 离散化为二值域 [0,1023], x=0+10*b/1023, 其中 b 是 [0,1023] 中的一个二值数。 % % % %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------% %--------------------------------------------------------------------------------------------------------------% % 编程 %----------------------------

应用霍夫曼与算数编码进行编码与解码进行图像的压缩与解压。基于C与OPENCV

包括bmp格式图片读取，写入，图像二值化，灰度转换，直方图均衡化等基本操作。不需要用到opencv的开源代码库，是直接用C++编写的图像处理程序。程序包括MFC应用界面

本程序是极化图像的分割中实用的wishart方法，先用H、A方法将图像分割成为9各区域，然后用该方法进一步处理，并且最终输出结果

基于增强主动视觉的人脸特征提取

应用背景人脸检测算法的可靠性很大程度上依赖于分类器的设计，在2001年，Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和《Robust Real-Time Face Detection》，在AdaBoost算法的基础上，使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸检测，他俩不是最早使用提出小波特征的，但是他们设计了针对人脸检测更有效的特征，并对AdaBoost训练出的强分类器进行级联。关键技术 人脸检测从整体来看分为四个部分： 1、Face detection 人脸识别，即识别出这是人的脸，而不管他是谁的。 2、Face preprocessing 面部预处理，即提取出脸部图像。 3、Collect and learn faces 脸部的特征采集和学习 4、Face recognition 脸部识别，找出最相近的相近脸部图像。

在c/c++语言下有关于数字图像处理方面图像增强中值滤波的源代码，有许多个头文件。其实自己也没怎么看懂，不过觉得应该是对的吧。