利用蚁群算法的整数背包问题

对于初学者来说很有用，十分简单易懂，每个步骤流程交代的很清楚！介绍了理想的高通滤波器，高斯高通滤波器，二阶巴特沃斯高通滤波器，二阶巴特沃斯高通加强滤波器，然后对低通滤波模糊后的图像分别进行以上四种滤波，得到原始图像，低通滤波模糊后的图像，理想高通滤波后的图像，高斯高通滤波后的图像，巴特沃斯高通滤波后的图像，巴特沃斯高通加强滤波后的图像。

应用背景这个应用程序有助于编辑你的背景，你的任何图片，并保持透明度，只有少数几个，点击。关键技术我的照片编辑应用程序中使用MFC编辑你的照片有效就像你想要什么

应用背景boosting算法训练了T个弱分类器ht,t∈{1,....,T}.这些弱分类器很简单.大多说情况下,它们只是包含一次分裂(称为决策stumps)或仅有几次分裂(可能到3次)的决策树.最后做决定的时候将复制权重αt给每个分类器.AdaBoost训练时输入的特征向量是xi,向量的类别标签是yi(这儿i=1,...,M,M是样本总数),且yi∈{1,-1}.关键技术1.在Release下进行调试 2.指定文件保存路径，如：char* filename_to_save = "F: estdataoutput.xml"; 3.选用训练的方法，如method = 1; 4.这步需要使用模型的时候再指定，训练的时候设置为char* filename_to_load = 0;使用模型的时候指定，如char* filename_to_load = "F: estdataoutput.xml";

采用肤色分割和气泡排序的方法跟踪手的质心。使用卡尔曼滤波改进了结果；

应用背景本程序提供相同的效果PS图象处理软件Adobe CC 2015表面模糊。它也消除了噪声，同时保持边缘。双边滤波器在图像和图像中具有重要的地位，去噪。它平滑的图像边缘保持在使用 ；对局部像素值的非线性组合方式。方法的制定和实施是简单的。然而，双边滤波器参数的设置对其滤波性能有重要影响。他们必须选择考虑用户的应用程序，因为它具有强大的边缘附近的梯度反转工件，有时它提供卡通般的图像。如果你使用这个过滤器，你不会受到这些东西。这个想法是相当类似的双边过滤器，也就是说，几乎相同。你可以编译和运行的msvc2010。关键技术表面模糊。AWA滤波器双边滤波器。无梯度反转工件没有像卡通一样的效果。

基于bat算法的图像特征提取和阈值分割及边缘检测采用高斯拉普拉斯方法，

人脸检测，包括眼睛检测及嘴巴检测，但嘴巴检测尚不稳定，检测方法利用opencv自带级联分类器，检测结果以矩形框形式表示。

结合Kinect v2.0+ VS2012+openCV2.4.9，将Kinect v2.0捕捉到的audioBeam信息在Visual Studio+ openCV2.4.9中显示， 并能指定声音的来源。希望同仁们能够从中获得灵感，进一步开发，让Kinect和Visual Studio+ openCV2.4.9结合的更加融合，功能实现的更加强大

本代买实现了对rgb图像深度为24的图像进行灰度化，前提是该图像是bmp类型的，通过修改文件头和信息头指针，然后进行三通道的提取归成一个通道，最后形成一幅灰度图，并且保存下来

代码是c++，调用opencv的库函数，基于opencv的分类器，调用训练好的xml文件，用于摄像头人脸识别，先获取视频的每一帧，然后扫描整个图片，确定人脸位置