人脸检测与跟踪

基于hough 变换的的  直线提取程序 直线检测 二值化  两条直线的提取程序 有图像  MATLAB 程序

在VC中实现光流检测 已经通过测试 有实力视频和相关文档介绍 可以直接运行

程式执行会出现两个视窗，一个是原始图像，一个检测后的图像。 检测后的图像上方有个拉霸，可以调整Min Threshold。 Canny Edge Detector演算法的步骤： 1. 用高斯滤波器平滑图像（在调用Canny之前自己用blur平滑） 2. 用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向 3. 对梯度幅值应用非极大值抑制 4. 用双阈值算法检测和连接边缘 关键函式： void Canny(InputArray image, OutputArray edges, double threshold1, double threshold2, int apertureSize=3, bool L2gradient=false )

opencv2.4.9+VS2010打开摄像头，并且显示摄像头拍到的图像，并且将得到的图像边缘化，转化为黑白图像，只显示物体边缘特征，也可以只显示灰度图，只要把我注释掉的打开来就可以了，使用vs打开，配置好opencv的环境后，就可以直接运行了，注意是x64，还是x86的机器。

采用迭代法获得图像二值化的阈值，虽然迭代法在计算过程中，比较费时，但是求得的阈值比较准确。采用自适应背景更新的方法，获得车辆的二值图像，并对车辆进行矩形框标记。

在Altera FPGA上实现的视频处理系统工程程序，通过采集AV通道的视频数据，存储到SDRAM中，然后读取数据进行处理，最后VGA口输出。可以灵活的添加其他处理模块，如定义LCD显示，音频处理，LED灯点亮、数码管显示等模块。

用VC++做图像图形处理用到均值法把有噪声的图像处理清楚

依次读取指定文件内的图像，并对其进行特征点检测和提取，最终进行匹配。图像的检测、提取和匹配都分别以两种方法完成。一种方法参数为指针，图像特征点的检测和提取在opencv中可一步完成，另一种方法参数为向量，特征点检测提取分步执行。故以此为基础的特征匹配在opencv中也有两种实现方法。该算法对两种不同参数类型的方法进行测试，比较其耗时并记录测试信息

此代码主要描述的是对图像的预处理过程，包括对图像的灰度化、二值化、边缘检测，细化、高斯去噪、分割、平移、旋转以及归一化处理，能够将读入的数字图像进行处理，更好的模式识别提供特征提取。

用matlab编写的形态学滤波预处理指纹图像，包括n*n的二值膨胀、腐蚀和开闭操作，得到较好的指纹图像