基于OpenCV的人脸识别程序

GMapCatcher-离线地图查看器。欢迎下载，试用。谢谢大家的支持 ！

在本文中，我们目前 DCT （离散余弦变换） 块应用级图像压缩 JPEG （联合摄影专家组） 算法的有效性。结果表明该算法是在压缩的情况下最有效的因为它有非常良好的压实性能与能源相关的值。作为一项基本原则，我们消除高频率，并保持低和介质不会明显影响形象。JPEG 压缩算法中的 DCT 是人脸检测、 皮肤颜色、 面部识别、 虹膜、 指纹等实际应用中遇到的。为了实现 DCT 算法，我们采用微软 Visual Studio 2013 程序和一组不同大小的图像。我们开始加载图像并将它们应用到我们所实现的算法。我们的节目使我们有可能要应用 DCT 算法后查看图像。由于这项工作我们有原始图像 （离散余弦逆变换算法所生成的图像应用后的第一阶段），由小多系数原来的相比。

基于opencv2.4.6 + vs2010编写。 需要外接一个摄像头，对摄像头捕捉的视频帧进行处理。 如果视频帧中有人脸，程序会自动识别，并用彩色的源泉圈出来。   基于opencv2.4.6 + vs2010编写。 需要外接一个摄像头，对摄像头捕捉的视频帧进行处理。 如果视频帧中有人脸，程序会自动识别，并用彩色的源泉圈出来。  

高动态范围图像（High-Dynamic Range，简称HDR），相比普通的图像，可以提供更多的动态范围和图像细节，根据不同的曝光时间的LDR(Low-Dynamic Range)图像，利用每个曝光时间相对应最佳细节的LDR图像来合成最终HDR图像，能够更好的反映人真实环境中的视觉效果。 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

利用经典的Fuzzy C means在图像的彩色BGR空间上对图像进行分割 备注：VS平台，需要配置openCV 源图像： 得到的结果图像（指定颜色分割k=3）

一个算法从视频中提取关键帧并存储为JPEG图像和整个视频和图像的总结

图像和视频处理和压缩是这年轻的一代人民非常重要的因为他们希望一切都以高质量低成本。在我的项目我做了什么在对压缩应当是有用的图像压缩图像而不会干扰质量

从支持 alpha 通道的 PNG 文件加载与剥皮位数的数字时钟。 它使用 zlib、 pngimage 和 pngextra 图书馆在 Delphi 语言中。

应用背景android 编码解码h264， 调用原生api编解码h264，能够达到1080p，同时udp发送至vlc，可以实时观看，系统要求4.2以上，红迷测试可以达到720p关键技术android 编码解码h264，包括h264 encode decode，系统api是mediacodec，视频采集是camera回调，转换yv12到yuv420

这是一个基于hog的行人检测，只要你在这个文件下加上你需要检测的图片，以及安装opencv2.4.9即可完成检测。效果还是很不错的