基于VC++的图像处理系统

本程序代码是在VS2010下opencv的GPU编程，通过简单的示例可以了解到如何使用opencv进行GPU编程，此项目是在配置环境为opencv2.4.9+vs2010。如果你的配置环境有误就有可能运行不了，opencv_gpu.cpp内容可以在其他系统的相关条件下同样可以运行。

2001年，Adaboost算法首次应用到了人脸检测应用上，并得到了很好的效果，在人脸检测方面取得了巨大的成就：1）首次采用Haar特征来对人脸图像的灰度分布情况进行描述，由于Harr特征的简单有效性，提高了检测速度；2）挑选出一些具有样本能力的Haar特征的组合来构成强分类器；3）采用由粗到精的思路来构造级联人脸检测器，先用强分类器把图片中大多数的背景和无关区域滤除，再增强分类器的复杂度，继续滤掉剩余的无关区域，最后剩下的就是人脸区域，该种方法达到了提高了人脸检测速度的目的。本资源位Adaboost人脸检测的具体实现。

matlab练习程序（矩形变换为单连通形状）变换使用的模板必须是单连通的，而且模板中心必须在模板内，如果在模板中打个结或是月牙形，这里的程序就处理不了了。虽然非单连通模板也有办法处理，不过不是这里要讨论的。这里用到的方法和矩形变换为圆那片文章中用的方法几乎一样，变换前后像素按比例缩减，不过在判断弧度和图像边界到模板中心距离时略有不同。变换为圆时弧度可以直接计算出来，而变换为任意形状只能算出一个最小相似值。至于图像边界到模板中心距离只能分八种情况判断了，处理圆时可以根据对称性简化程序，这里似乎没有什么好办法简化。变换细节上，那篇文章中使用的是正向插值，这里使用正向插值则会产生很多空洞，因此选择了更常见的逆向插值。

本代买实现了对rgb图像深度为24的图像进行灰度化，前提是该图像是bmp类型的，通过修改文件头和信息头指针，然后进行三通道的提取归成一个通道，最后形成一幅灰度图，并且保存下来

该代码使用Hough森林的目标检测，采用mfc实现，算法实现高效、精准，对从事目标检测的人员非常有用。

本文主要讲一些opencv 2.0版本后出现的Mat矩形类，主要是参考opencv自带doc文件夹下的tutiol教材。通过这次实验觉得用Mat的话下面几点需要特别注意（在代码中可以体现出来）：1. 利用create函数重新改变Mat数据在内存中的布局。 2. 注意多通道数据在Mat中其实也是占一个元素的位置的。 3. 学会多维Mat的创建方法。4. 当Mat矩阵比较小时，学会直接赋值的方法，即用Mat_。5. 掌握Mat矩阵内容输出到终端时的几种常见格式。6. 注意如果vector是单独一维的话需要转换成Mat才能输出，多维的可以直接输出，例如vector里面存放的是点的话。

此程序切片的 3d 图像的许多应用程序 （如去噪和水印适合初学者创建网格

人脸检测-PC_QT版本，在linux系统下实现，ARM+linux+QT  代码实现，分类器，图片

它包括stip-velocityfeatures.zip文件高新区（tempororal时空兴趣点）光流是包括

研究了下抽奖小游戏，自己做了一个。 delphi2009 编写的转盘小游戏，供大家参考， 用到了图片和播放声音，