基于opencv的人脸检测

这段代码是用于转换视频文件到视频的 frames.the 认为在这种情况下是.avi 文件。可以更改视频文件，也可以取决于我们要求改变甚至的帧数

基于OPENCV编写的几何图形识别。对一些人类在视觉上存在明显区别的几何图形,提出了轮廓搜索‰ 折点定位的改进算法。通过搜索出的轮廓折点,根据它的数量,以及相邻折点之间连线的相互几何关系,最后识别出图形的快速算法。本文对大量几何测试图形用该算法实验,结果证明该识别算法具有运算速度快,准确度高的特点,在图形发生拉伸旋转等变形时也能很好对图形进行识别。附带自己编写的相应测试源代码，对利用取模软件建立的图形进行识别。

可能你不玩GIS，不懂这个库到底有什么用，或者和python 有什么关系。但是你要玩GIS，RS，你就应当知道这个库的价值。就算你不玩GIS，我想这个库对你也应该有致命的吸引力。为什么？看下面的介绍吧！报考：安装，GDAL 库的一些细节，GDAL 创建数据集，关于空间参考，坐标系之间的转化，把dem 地形转化成vrml 虚拟现实，GDAL部分类说明等

这是一种对一维条码的识别，需要安装opencv2.4，条码是EAN-13码   只有一个cpp文件  经过测试 可以执行

类似windows自带的图片浏览器 没放缩 连结电脑硬盘，可选择电脑内的图片浏览

卡尔曼滤波，去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术, Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态. 由于, 它便于计算机编程实现, 并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理, Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法, 在通信, 导航, 制导与控制等多领域得到了较好的应用。

我们的代码实现了基于隐马尔可夫模型和支持向量机的自动人脸识别；

基于MFC的贪吃蛇游戏，很好的运用的MFC的画图原理，同时使用双缓存机制防止界面刷新闪烁的为题

 采用空间分集的方法可以有效地对抗无线信道中的衰落. 由于受到体积 、 重量 、 成本等因素的限制 ,在 无线通信系统的用户终端上实现多天线技术较为困难. 而在单天线的无线用户间通过协作 ,共享天线 ,可以实现虚拟 的多天线. 低密度奇偶校验 (LDPC) 编码是一种性能优良的线性分组码 ,利用其码字内码元间固有的相关性 ,通过不同 的用户发送码字的不同部分 ,可以实现虚拟的多发送天线 ,获得发送分集增益 ,在不增加系统带宽和发射功率 、 系统复 杂度也不会明显增加的情况下能显著地提高系统性能

对于人脸检测的人脸样本准备，通常需要手工从图像中截取人脸区域，为了程序鲁棒性的考虑，生成的人脸样本需要还要有一定角度的旋转；对基于统计训练的图像自动标定（image alignment，比如Active shape model 或Active appearance model）方法来说，第一步工作就是手工在图上把物体轮廓标出来，这些点一般称为landmark。 程序就主要完成这两个功能： 1.先准备个标准形状做参考，比如从论文里找这样一张图，用ginput按顺序选68个点（68个点的定义见CMU那帮人的论文，文