image processing

图象特效--截图示例，基于DirectX的截图示例,你看懂了话都能截图了。要编译此程序需DirectX SDK5.0示例中的ddutil.h与ddutil.cpp文件,请自行加入工程。要运行此程序需DirectX 3.0以上版。

解压后可以进行SAD匹配，SAD匹配是属于区域匹配的，可以作为入门学习使用。SAD匹配得到的视差可以作为初始视差，然后再进行进一步的匹配。

此项目检测来自diff catrs sadbabsdhs sdbnbdhsadb asdbabsdasbdasbd as a s as sa的牌照；

资源描述代码主要作用是进行图像质量检测，包括图像的偏色检测和噪声检测。偏色检测是针对采集的24色卡图像，算法的实现先是进行颜色空间转换，再进行色差衡量。噪声检测则能够量化图像中噪声大小，对图像受噪程度有一个量化的任何，适用于检测高斯噪声的图像。

应用背景boosting算法训练了T个弱分类器ht,t∈{1,....,T}.这些弱分类器很简单.大多说情况下,它们只是包含一次分裂(称为决策stumps)或仅有几次分裂(可能到3次)的决策树.最后做决定的时候将复制权重αt给每个分类器.AdaBoost训练时输入的特征向量是xi,向量的类别标签是yi(这儿i=1,...,M,M是样本总数),且yi∈{1,-1}.关键技术1.在Release下进行调试 2.指定文件保存路径，如：char* filename_to_save = "F: estdataoutput.xml"; 3.选用训练的方法，如method = 1; 4.这步需要使用模型的时候再指定，训练的时候设置为char* filename_to_load = 0;使用模型的时候指定，如char* filename_to_load = "F: estdataoutput.xml";

用opencv实现基于Adaboost人脸检测的程序代码码。Adaboost对于人脸检测具有很好的分类效果，主要包括矩形特征、积分图像，弱分类器、强分类器和级联分类器。opencv自带Adaboost代码，使用方便，程序内有测试图像和测试程序，在网上下载的程序，经过本人的修改，可以运行，效果很好，仅供参考。

此代码是为了改变图像灰度。这个程序使用Microsoft Visual Studio，代码块等（Visual C++为基础）。图像处理的现代技术。所以喜欢它。

分辨率

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。

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。