opencv教程基础篇实例源代码

该程序实现了2004年Boykov新的最大流最小割算法，应用在图像分割中的图割模型中，能够最优化图割中的能量函数，代码完整，能够实现。

//______________________________________________________________________________ // // Copyright (c) Cypress Semiconductor, 2011 // All rights reserved. // //______________________________________________________________________________ #ifndef CyUSBH #define CyUSBH #ifndef   __USB200_H__ #define   __USB200_H__ #pragma pack(push,1) 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

绘制灰度直方图，实现直方图均衡化和直方图规定化,灰度图像的对比度增强,图像的几何变换,图像加噪（用输入参数控制不同噪声），然后使用空域和频域进行滤波处理. 利用matlab中的GUI向导建立界面，然后写回调函数，实现各个算法的功能。包括图像读取、保存、关闭、灰度化、图像二值化、图像增强、图像几何变换、图像边缘检测。

在采用DCT块压缩标准的图像或视频流中，块效应是一个严重的问题，因此，能够有效地检测并去除块效应逐渐成为人们关注的焦点。而本文基于此目的，提出了一种DCT域的块效应盲测量和去块效应算法，利用HVS和块效应模型估测块效应，进而自适应地去除检测到的块效应。通过实验仿真证实了该算法的有效性，另外其低复杂度，可以在实时视频或图像监控领域得到应用。 基本原理可以分为块效应的盲测量和去块效应两部分。

  基于模板匹配操作比较简单，实现效果也是比较好的。该方法的主要思路是待检测图像与先前做好的模板图像之间提取的特征向量逐个进行比较，计算它们之间的相似度，然后将图像归于相应的类。本次实验使用的模板是trainImgs中的train20.dat文件先建立模板，然后  在计算待检测图像与模板之间的欧氏距离，与设定的阈值相比较，从而检测出该图像的人脸区域。#include "stdafx.h"#include "facedetect.h"#include "facedetectDoc.h"#include "facedetectView.h"#ifdef _DEBUG#define new DEBUG_NEW#undef THIS_FILEstatic char THIS_FILE[] = __FILE__;pDC->TextOut(600,10,"操作说明：");pDC->TextOut(600,40,"步骤一：载入训练库 *.dat 生成模板");pDC->TextOut(630,60,"（训练库在程序关闭前只需载入一次）");pDC->TextOut(600,80,"步骤二：载入 *.raw 或 *.txt/*.lst");pDC->TextOut(630,100,"如果载入的是 *.txt/*.lst 列表");pDC->TextOut(640,120,"按 Page Down/Up 翻页");pDC->TextOut(650,140,"（需要修改 *.txt/*.lst 里边的存放地址）");pDC->TextOut(650,160,"（注意存放地址不得出现中文或符号

#include "stdafx.h" #include #include "glcm_make.h" #include "defautVal.h" #include "feature_extra.h" using namespace cv; using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

所上传的压缩文件包是基于matlab语言所编写的 100个图像处理源码 ，包括图像旋转，图像运算，图像灰度变换等，希望对您有帮助，欢迎下载

此应用程序可让您使用手指手势的计算机屏幕上绘画......它是使用 opencv249 和 visual studio 2010 生成的

基于CCS环境下，一些常用的DSP算法程序，主要包括：FIR、IIR、FFT等相关算法以及实现程序，并在一些工程中的应用。

局部二进制模式（LBP）是一种用于在计算机视觉分类功能。 LBP是中提出的纹理光谱模型的具体情况1990年 [1] [2] LBP在首次描述1994。[3] [4]它已经被认为是一个强大的功能用于纹理分类;它已经进一步确定，当LBP 是结合梯度方向直方图（HOG）的描述符，它大大提高了对某些数据集的检测性能。  LBP的特征矢量，在其最简单的形式中，以如下方式创建：  划分检测窗口进入细胞（例如16×16像素的每个单元格）。  在一个小区中的每个像素，比较像素到它的每一个8邻居（在其左顶，左中间，左底部，右顶部，等等）。 跟随一个圆，即顺时针或逆时针的像素。其中，中心像素的值大于邻居的值，写入“1”。否则，写“0”。这给 出了一个8位二进制数（通常转换为十进制为方便起见）。 计算直方图中