将彩色图像转换为灰度图像C代码

本程序是在 MFC 中使用 OpenCV 的演示程序，由3部分组成。 一、Windows 下用 MFC 编制的程序框架 采用设备无关位图DIB实现Windows多文档模式下图像的显示，实现显示的关键函数StretchDIBits的原型如下：

应用背景该程序是用于段肺轮廓。 ；你可以使用一个肺掩模得到的肺CT全系列的轮廓。关键技术这个基本的想法是从主动轮廓模型的C-V模型。文学：陈T F，基于L A.没有边缘的活动轮廓模型[J].。图像处理，IEEE，2001，10（2）：266-277。

这是一个人脸识别演示/算法测试程序，基于Windows操作系统，在VS2008 SP环境下编写，算法部分用到了OpenCV 2.0，其中ASM人脸对齐部分还用到了OpenCV 1.0；演示程序界面部分用到了MFC。 演示程序的功能是，对摄像头拍摄的或用户指定的图像，检测其中人脸，然后在已存储的人脸库（通过摄像头或图片注册）中找到最匹配的人脸并显示。还有人脸库和分类器的导入/导出功能。  整个工程可以分为3个部分：算法、功能和应用。 算法部分：算法部分目前分为4个模块：人脸对齐、光照归一化、特征提取和选择、子空间降维，每个模块是一个项目，每个项目生成一个dll供功能部分调用。 功能部分：功能部分只有一个项目FaceMngr，该部分依赖于算法部分，实现人脸注册、训练、识别、导入/导出等具体功能。该项目生成一个dll供应用部分调用。 应用部分：应用部分依赖于功能部分，实现了与人脸识别有关的应用，目前有两个项目：人脸识别演示程序frtest，和利

在雾覆等天气条件下, 大气粒子的散射作用导致成像传感器采集的图像严重降质"图像去雾技术的任务 是去除天气因素对图像质量的影响,从而增强图像的视见度"本文归纳和总结了图像去雾技术的国内外研究现 状"将现有的方法分为基于物理模型和非物理模型两类, 分别详细阐述了这两类方法, 分析它们各自的优势和不 足,并总结了算法性能评价的无参考客观质量评测准则"最后, 指出该技术的研究难点和发展趋势"

贝叶斯分类器（Naïve Bayes）源代码，使用决策树(Decision tree)分类算法、朴素贝叶斯（Naïve Bayes）算法，对文本进行分类，里面有代码的解析，适合初学者对基于代码对算法进行理解。

几种经典的SAR图像去相干斑的方法，以及改进方法。比如lee，map，kuan、frost，还有部分改进算法。必要的注释都有，希望对大家有帮助。

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。

用高光谱数据对地物进行分类，分别用KNN算法（K—近邻）和GDA算法进行分类。 The main contents are as follows:             Introduce two kinds of classification algorithm -- K nearest neighbor and Gauss discriminant analysis.  

车辆的检测与跟踪是目前交通领域比较热门的话题，该文件使用opencv实现，包含了运动车辆检测跟踪系统里的源代码，可直接调用。

这个项目的目标是在实时，与较高的检测率和几个误报检测人类。人类探测器达到 20 帧/秒速度和先进的检测精度，而不是诉诸特别像 GPU 硬件使用只有一个处理线程。轮廓线是人体检测，最重要的信息来源和相邻像素之间的比较情况迹象的关键编码轮廓。