人脸性别识别

基于bat算法的图像特征提取和阈值分割及边缘检测采用高斯拉普拉斯方法，

蚁群算法模拟使用C ++语言，包含了蚁群元启发式算法使用了许多类和方法。

此源码能够对图像进行多种处理：边缘检测，点处理，灰度拉伸，图像增强，harris角点检测等。有candy，sobel，robert等算子的算法实现，有很多注释，特别适合初学者学习

这是简单的项目，如何使用opencv库对象Canny检测。

yuv420到rgb

应用背景基于互信息(Mutual information, I)的配准方法是利用图像本身具有的灰度统计信息来度量图像的相似度，采用一定的搜索算法得到使相似度最大的图像空间变换形式，达到配准图像的目的。两个变量的联合概率分布于完全独立的概率分布的广义距离来作为变量之间的相似性测度。由于互信息测度无需预先假设不同成像模式下图像灰度的相关性，也不需对图像进行分割和任何预处理，精度高。关键技术采用二维图像空间变换模型中的刚体变换，主要是确定浮动图像变换过程中是的互信息最大时浮动图像所旋转的角度和在x和y轴运动的位移。要求得两幅图像的互信息，则要分别求取两图像的熵和二者的联合熵，而熵的求取需要使用到图像的灰度直方图，故要先求取每幅图像的灰度直方图。这一过程中需要浮动图像在变换过程中出现的非整数坐标上的点进行灰度插值（本程序采用的是双线性插值）

基于Bayesian框架的背景建模算法和相关论文，这中算法的性能要优于混合高斯建模和其它背景建模算法。可用于复杂背景下目标检测和跟踪。

应用背景利用机器视觉进行障碍物检测时，需要定位障碍物的坐标，由于相机有畸变，因此需要进行标定。这对于精确的定位障碍物有很大的作用。关键技术附上代码的同时还有标定图片，只需要修改一下图片存取的路径即可使用，特别适合初学者学习和使用。本标定采用opencv内置函数，基于张正友的算法思想。基于opencv1.0和vc6.0写成。

应用背景基于肤色分割手势图像可以很大程度除去背景，但因为人脸也是肤色也能被检测出来，这里就要除掉人脸信息。只留下手势信息就行。关键技术通过先对视频帧得到每个像素的概率，从而获得概率似然图像，再对该图像进行阈值分割

这次提供的是一个源码和头文件的压缩包实现的主要功能是对计算机上的图片进行树结构的查看并显示（显示还可以自定义特效以及选择图片查看的显示模式），再就是对图片进行编辑处理——有点运算（灰度运算、直方图等）、几何变换（平移、缩放、镜像/转置、旋转等）、图像增强（等平滑、锐化、细化、滤波等）。