基于opencv2.3.1+Haar特征分类器人脸识别

//这是一个使用Opencv读取16bitTIFF图像的函数，使用与已知宽高的图像//注意需要在函数外部为图像分配内存，使用完毕后记得释放内存//参数：imagePathName 待读入的影像路径名 __in__//参数：subImage 保存读入数据的数组 __out__//返回值：成功返回true,失败返回false/*unsigned short* subImage = new unsigned short[subWidth * subHeight];memset(subImage, 0, subWidth * subHeight);read16bitTiffOpencv("2084_00.tif", subImage);......delete[] subImage;*/

opencv边缘检测简单例子，采用sobel算子、canny算子、laplace算子。 注：需要先设置opencv的路径，已经测试通过。

基于Opencv通过特征匹配实现图像重叠区域提取，可对结果进行裁剪缩放，保存为指定格式，其中特征提取与匹配、配准拼接、计算几何等代码可供学习参考；使用QT进行了GUI界面封装；Win32/Release目录下有编译好的EXE程序、附加DLL及测试数据；

通过该函数可以将源图像精确转换成目标图像的尺寸，其中参数interpolation控制源图像如何向目标图像进行映射。

基于opencv的Harris焦点检测，平台是VS2012,

opencv3 的java开发资源，内附opencv的示例，包含图片和java工程，每个例子，一个小工程

实现了人脸检测，利用Haar级联，将检测到的人脸戴上面具。

 Given a list of chessboard images, the number of corners (nx, ny)  on the chessboards, and a flag: useCalibrated for     calibrated (0) or    uncalibrated       (1: use cvStereoCalibrate(), 2: compute fundamental          matrix separately) stereo.   Calibrate the cameras and display the  rectified results along with the computed disparity images.    Usage:  ./stereo_calib -w board_width -h board_height [-nr /*dot not view results*/]

本资源是将DICOM格式的CT图用VTK读取，转给OpenCV处理并可视化。当中的操作比普通的图片显示要更困难（可看我的博文了解）。本程序只要配置好OpenCV和VTK环境即可成功运行，使用简单方便。

在opencv自带data下的特征分类器做的简单人脸识别个数，vs2010 w764位 opencv2.3.1，OpenCV有已经自带了人脸的Haar特征分类器。OpenCV安装目录中的data haarcascades目录下的haarcascade_frontalface_alt.xml与haarcascade_frontalface_alt2.xml都是用来检测人脸的Haar分类器。这个haarcascades目录下还有人的全身，眼睛，嘴唇的Haar分类器。读者可以仿照本方的例子来试验下效果看看。