直方图增强

基于visual c++ 6.0，使用opencv1.0对图像进行简单的处理，适合初学者用。如果对opencv较熟悉的话，则此程序对您不会有任何帮助。该算法中只是使用opencv自带的几个函数进行处理，可以直接运行。

matlab练习程序（弧形、圆柱投影的复原） 前一段介绍了从矩形图像到圆柱的正向投影，看这里和这里。今天介绍如何从已经投影的图像反映射到原图像上。本来此种变换一定是需要数学公式的，不过这里只是用了一个很简单的方式来完成反映射。具体就把每一列有像素数据的长度拉伸到原图像的高就行了。

图像增强技术是图像处理领域中的基本技术之一。图像增强的目的是信息的改进的可解释性或感知在图像中的人类的观众，或为其他自动化图像处理技术提供更好的投入。近年来，灰度图像增强技术发展迅速。这些算法有一定的灰度图像增强的效果。然而，我们通常处理在日常生活中的彩色图像。由于诸多因素，如有限的动态范围、 照明的影响和显示设备，获得的图像质量的下降，这意味着许多重要的信息很难被人告诉 的眼睛。同时，它是不适合直接使用灰度图像增强技术的彩色图像。因此，我们需要开发彩色图像增强技术，处理的问题。与灰度图像相比，彩色图像仍有颜色的信息，所以那彩色图像是灰度图像比更生动。现在，基于人眼视觉特性，许多彩色图像增强算法已被提出。Retinex 是一种有效技术的彩色图像增强，可以产生很好的增强的效果。但增强的图像具有颜色失真和计算比较复杂。一种鲁棒的彩色图像增强算法。该算法可以提高彩色图像不失真，但彩色图像的边缘不能处理得好。该算法使用高斯滤波估计的背景图像。高斯核函数是各向同性，这会导致不准确估计的背景图像，从而导致的光晕现象。提出的算法包括三个主要部分 （1） 获得亮度的图像和背景图像，（2） 自适应调整，(3) 彩色恢复。

             本代码能实现行人的快速检测，先对视频图像预处理，并进一步对差图的处理，利用帧差法检测行人，利用threshold获得x，y像素点的值，返回检测到的轮廓数，最后计算检测时间。

这个 Matlab 程序实现测地线主动轮廓线模型。测地线活动轮廓。测地线活动轮廓模型，由Caselles et al.引入，为从经典的主动轮廓模型的边缘检测提供替代模型。这种方法是相当于找到一个精心挑选的黎曼空间的两个点的测地距离。这个新的模型并不冲浪呃从一些古典的主动轮廓线模型的限制。由于这种模型的内在本质，几何形状的轮廓的变化都自动处理，因此可以同时识别多个对象。此外，这种新方法使用参数较少，因此减少了对图像的预处理，需求。这种方法也不太容易变化的边缘，允许对象与非理想边缘将被认出。

天文导航计算，输入任意2点，自动计算航程及航向，并可以显示在独立的窗口中。

这是早期的FlashPlayer播放器4.0的VC++源代码，虽说这个版本现在已经淘汰了，不过作为FlashPlayer的核心程序还是没有变的，因此有一定的参考价值，而且本源代码在VC6下顺利通过编译。可以播放由FlashMX版本以前生成的SWF文件

编号队列具有更高的出列优先级编号队列具有更高的出列优先级编号队列具有更高的出列优先级编号队列具有更高的出列优先级

《OpenCV教程——基础篇》北航出版社 ，文件包含本书所有光盘源代码。北航的虚拟现实实验室许多师生都在使用opencv，有相当多的经验，这书质量相当不错，简单易上手。附带的光盘中代码可靠性相当高，有些直接就是某些算法或问题的实现。本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等有关专业的高年级学生或研究生的教学用书，也可供相关领域的研究工作者参考。

这个源代码是利用OpenCV工具包，实现图片中的人脸检测，并将检测出来的人脸用绿色方框框出来。所附代码，使用VS2008完成，使用OpenCV2.4.6。参数从命令行输入。argv[1]是图片的位置。检测眼睛的代码和人脸检测是一样的，只需要在检测出的人脸上再次进行一番相同的检测即可（注意：检测眼睛的参数需要调整，特别是最大最小区域范围）。