Detect face use Skin color

计算机视觉技术中的一个重要部分就是斑点检测，它来源于区域检测，它在图像的预处理方面为重要环节，比如特征匹配、目标识别等方法之前。就图像方面而言，所谓斑点，就是有这样一块区域，它与周围的颜色和灰度值都有很大的差别，就是跟周围的图像性质不一样。在实际的自然环境里，就存在着这样的斑点，如苹果树上的一个苹果，站在苹果树下的小孩，甚至一座房子也可以是一个斑点等等。由于斑点是一个区域性的描述，相比一个单纯的角点，它的稳定性和抗噪声能力更有优势，对于图像的后期分析和处理有很有很大帮助

C++实现的LBP算法提取图像纹理特征,C++实现的LBP算法提取图像纹理特征-C++ implementation of the LBP texture feature extraction algorithm, C++ implementation of the LBP algorithm for extracting image texture features LBPLBP_prodatalena.bmp   ..............Thumbs.db 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

应用背景加噪声的蕾娜图，经过中值滤波处理后输出像素值矩阵，保存在txt中。从MATLAB里读出txt像素值，重置矩阵后输出处理后的雷娜图（降噪）关键技术中值滤波算法核心是取9个值（文件中是3*3窗口）计算出中值输出，需要大量的FIFO。ISE文件中已经编写好并通过综合，可以直接使用。使用时注意更改路径。

BCB6.0使用VFW库open web摄像头构建，

灰度图，阈值判断，根据输入的图像内容，计算出当前图片的阈值范围。如果当前的图片的值 大于67，表示图片没有芯片，如果小于60，则表示有芯片，先将图片内容反转，然后处理。注意图片边缘化的处理。返回值的范围大小，可以根据的图片的亮度进行调整。

Latest Matlab implementation of Local Phase Quantization (LPQ) descriptorsLPQ(Local Phase Quantization)算法的原理是假设平滑函数h(x)中心对称，则其傅里叶变换为H(u)，对所有H(u)≥0有∠G(u)= ∠F(u),其中F(u)和G(u)分别为原图像和平滑后图像的傅里叶变换，因而在H(u)≥0条件下，图像对平滑有不变性。

利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理, 程序能够运行出正确的结果，希望对各位有帮助。

本例程是应用12864上下屏显示，以F020单片机为开发板设计的一款测试软件。可以简单应用到各个方面。引脚修改简单，备注清楚，方便大家使用。

pencv2.4.0以上的版本提供了stitcher类，可以很方便的实现几幅图像的拼接，关于这个类详细的介绍，可以参考文档： http://docs.opencv.org/2.4.2/modules/stitching/doc/high_level.html?highlight=stitcher#stitcher。     该类主要用的成员函数有createDefault，用于创建缺省参数的stitcher；estimatedTransform，用于匹配图像、分析摄像头旋转角度；composePanorama,生成最后的拼接图像。文档中提示如果对stitching的整过过程不熟悉的话，最好不要使用以上两个函数，直接使用stitch就行了。关于图像拼接的过程，涉及到特征点的提取、特征点匹配、图像融合等等比较复杂的过程，可以参考相关论文和期刊。

这是检测银行纸币的项目、 用户将输入图像，系统将指定到系统输入了哪些钱