基于特征点提取的sift算法核心代码

图像处理，轮廓提取，最新的CAnny算法，你值得拥有，配合hough圆检测，以最新的姿态配合新的需求。。。

应用背景这个项目是手动变形。和，和；关键技术我用透视变换来变形。起初我用4点计算透视变换矩阵。然后，我确认了它的形象。

Snake模型称为动态轮廓模型（Active Contour  Model）是Kass与1987年提出的，它对于在噪声和对比度不敏感，能将目标从复杂背景中分割出来，并能有效的跟踪目标的形变和非刚体的复杂运动而被广泛用于图像分割和物体跟踪等图像处理领域。Snake主要原理是先提供待分割图像的一个初始轮廓的位置，并对其定义个能量函数，是轮廓沿能量降低的方向靠近。当能量函数达到最小的时候，提供的初始轮廓收敛到图形中目标的真实轮廓。Snake能量函数是有内部能量函数和外部能量函数组成，内部能量控制轮廓的平滑性和连续性，外部能量由图像能量和约束能量组成，控制轮廓向着实际轮廓收敛，其中约束能量可根据具体的对象形态定义，使得snake具有很大的灵活性。Snake模型发展10多年来，许多学者对于经典的snake模型做了改进，提出各种改进的snake模型，其中梯度矢量流（Gradient Vector  Flow,GVF）模型扩大了经典snake的外力作用范围，加强了对目标凹轮廓边缘的吸引力，提高了传统的snake模型。文件中包含snake数学模型介绍的论文以及实现算法的代码，对学习该算法的科研人员会有帮助

图像处理，包括模糊，对比度，饱和度，旋转，翻转，锐化等等。

合成孔径雷达 （SAR） 图像受突出的散斑噪声，通常被认为是一个纯粹的乘性噪声的过程。理论上讲，此乘性噪声是变化的标准偏差为信号值，"系数，"比理论上不断在 SAR 图像中的每一点。大多数为相干斑抑制的筛选器基于此属性。这种属性是 irrelevantfor 新的滤波器结构，基于方向平滑平滑 （EDS） 删除无模糊边缘散斑噪声的 SAR 图像的增强定向 （DS） 理论。我们的有效性这比作既定的散斑噪声去除技术对 SAR 图像滤波新方法。源纸： M.Mastriani，A.E.吉拉尔德茨，"增强方向平滑算法的边缘保持平滑的合成孔径雷达图像"，测量科学审查、 Volume4，第 3 节，2004年。

分辨率

它包含将视频转换为yuv并使用h.264视频编解码器进行编码的过程。它将在单独的目录中生成一个yuv视频，并使用x264api对其进行编码。

效果不错的人脸识别，也比较适合初学者学习，里面更换haarcascade_frontalface_alt2.xml，可实现眼睛、笑脸、耳朵等检测。

多核加速处理图像 现在计算机的cpu一般都是多核的，而很多程序都没有进行多核优化，这就没有办法充分利用cpu的性能了。比如用vs2010中写一个while(1)循环，在旧电脑上cpu运行是占100%的，而在新的4核电脑上运行则只占25%，似乎没办法再高了。很多地方说用openmp可以发挥多核处理的能力，不过我在程序中加入openmp的优化指令后还是没办法运行到100% 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

图像的旋转，可以任意更改角度，不过就是没有建立自己的坐标系，而是使用matlab默认的坐标系。