Detect face use Skin color

屏幕放大镜的源代码，主要模拟windows系统自带的屏幕放大镜，可以学习里面的一些技巧，用C++编写，有兴趣的可以收藏一下。

该程序是针对大屏幕、高分辨率多投影显示系统中存在的多投影重叠区域出现高亮度现象进行亮度融合处理，里面根据不同投影机的编号及重叠区域的分布分别提供了不同的计算方法，计算方法主要分三个部分（投影机的位置、亮度衰减方向和选用的亮度衰减函数）。其中投影机的位置分为左投影机、右投影机和中间投影机；亮度衰减方向分为水平方向和非水平方向；衰减函数分为线性衰减和二次拟合衰减函数。

应用背景我用opencv这个项目。但它不是相同的OpenCV的样本。关键技术本项目是卡尔曼跟踪源代码。卡尔曼滤波类似粒子跟踪。

Matlab粒子群优化算法工具箱。 PSOt为PSO的工具箱，该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。与遗传算法相比，PSO仅需要调整少数几个参数即可实现函数的优化。该算法对待优化函数没有任何特别的要求(如可微分、时间连续等)，因而其通用性极强，对多变量、高度非线性、不连续及不可微的情况更加具有其优势。

运用张量投票的方法对摇杆影像中的特征对象进行提取，主要是针对建筑物外围的轮廓线的提取。这对于在大数据中分析局部的细节有着积极的作用

应用背景meanshift经常用来寻找模态点，即密度最大的点。所以这里同样可以用它来寻找这5维空间的模态点，由于不同的点最终会收敛到不同的峰值，所以这些点就形成了一类，这样就完成了图像分割的目的，有点聚类的意思在里面。关键技术首先设置好参数，然后用函数pyrMeanShiftFiltering()对输入的图像进行分割。分割后的结果保存在该函数的第二个参数即输出图像中，最后根据该分割图像的特点用floodFill()函数对其分割的结果用不同的颜色进行填充。当然该函数的使用暂时没有彻底的弄清楚。

Matlab 的 SAR 图像去噪功能损坏由乘性相干斑噪声中描述的技术"非局部的 SAR 图像去噪算法基于 LLMMSE 小波收缩"，由美国 Parrilli M.Poderico、 简历安杰、 IEEE 货运上地球科学与遥感、 第 50 卷，第 2 页 606-616，L.Verdoliva 写的 2012年。

利用粒子群优化算法的径向基函数分类器。程序工作，并给出了很好的结果，运行它，并在我的数据尝试。

这是一个图像增强技术的实现。我用gonzaleys作为写作参考。这个是非常直接的方法。这对于那些想学习及是非常有用的。

包括了拉普拉斯金字塔的matlab数字图像融合代码以及小波变换的融合代码，一些小波函数的功能描述并且给出了详细的例子，对于初学者有很大的帮助