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资源描述这个程序是在vs2008和opencv中开发的，它能实现手势对ppt的控制，方便我们在平时工作或学习时用鼠标带来的麻烦，希望能帮到大家

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 code for image fusion, containing two methods: hsi and pca. 代码中有详细的hsi变换及pca变换，并将它们分别用于两幅图想的融合中，效果非常不错。

本源文件使用c++将yuv数据转为264格式，本源文件使用c++将yuv数据转为264格式，本源文件使用c++将yuv数据转为264格式，本源文件使用c++将yuv数据转为264格式，本源文件使用c++将yuv数据转为264格式

各种算法已经被提出了FACE RECOGNITION.OUR第一步是人脸检测涉及检测面部在IMAGE.VARIOUS影像已更新了DATABASE.THEN下一步涉及人脸识别是用来判断是否照片匹配了数据库。

图像的分块程序，编程语言C++，开发平台VS2010，调用OpenCV实现。代码中，可以通过参数设置分块的数量与大小

Buades A，莫雷尔ĴM.非本地算法的图像去噪[A]：基于快速非局部均值图像去噪算法。在：IEEE计算机协会会议上的电脑。视觉与模式识别[C]。圣地亚哥，CA，USA，2005：60〜65。用于非局部均值对称的重量分别为每对像素计算出仅一次。

用C++写的，没有使用任何第三方API，实现了彩色图像转换成灰度图像的功能，测试效果不错。

基于OpenCV的静态人脸检测程序的实现，已运行成功，人脸检测是目前非常前沿的技术，Adaboost算法实现起来也比较复杂，但应用OpenCV提供的函数和分类器进行人脸检测十分容易，主要包括训练和检测2个模块

程序都可以使用，图像处理的基本算法，如彩色图像灰度化，平滑去噪，锐化，分水岭分割，基于背景的目标检测，单目标跟踪多目标跟踪等都有实现。