分割线与单词

opencv用多种方法提取特征，分别有颜色提取即：颜色直方图提取；形状提取有Hough直线提取、Hough矩形提取以及边缘直方图提取

图象在传输和转换过程中，一般情况下质量都要降低，除了加入了噪声的因素之外，图象还要变得模糊一些。这主要因为图象的传输或转换系统的传递函数对高频成分的衰减作用，造成图象的细节和轮廓不清晰。图象锐化就是加强图象中景物的细节和轮廓，使图象变得较清晰。在数字图象中，细节和轮廓就是灰度突变的地方。我们知道，灰度突变在频城中代表了一种高频分量，如果使图象信号经历一个使高频分量得以加强的滤波器，就可以达到减少图象中的模糊，加强图象的细节和轮廓的目的。可以看出，锐化恰好是一个与平滑相反的过程。我们使用对象素及其邻域进行加权平均，也就是用积分的方法实现了图象的平滑；反过来，应当可以利用微分来锐化一个图象。

MFC界面，求图像的拉普拉斯变换。

使用C++实现基本的图像处理功能，包括图像平移，图像旋转，图像镜像，图像缩放。还包括一些边缘检测的算法，有Robort边缘检测算子，Sobel边缘检测算子，Log边缘检测算子，以及基于MATLAB的傅里叶变换程序。比较实用，效果也很不错。

人脸检测，包括人脸眼睛检测。基于opencv，效果不错。以OpenCV 图像处理库为核心，以QT 库所提供的界面框架为基础，提出了人脸识别系统设计方案，实验证明本方案具有较好的实用性，可移植性。但仍有许多不足之处，如身份与表情识别部分可以通过引入神经网络或支持向量机SVM 进行分类，可以使识别准确率与识别种类数得到提高，这些也是后续工作中步需要改进的。

一个简单的代码，找到一个图像中的颜色，如果颜色是找到把这个像素作为白色，否则把像素作为黑色。

具箱包括34种数据降维技术，包括- Principal Component Analysis ("PCA") ---主成分分析- Linear Discriminant Analysis ("LDA") ---线性判别分析- Multidimensional scaling ("MDS") ---多维尺度分析这些可以通过compute_mapping函数或GUI调用：

资源描述这是一个delphi编写的摄像头程序，可以直接运行。程序中包含获取摄像头图像代码，可以录像，保存录像，保存为图像等。

此项目帮助您查找给定图像的直方图，并使它得到更好的对比图像。可以使用此直方图均衡化增强对比度较低的任何图像。此项目还包含直方图匹配给定的图像直方图对标准图像直方图匹配。该项目是在 Visual Studio 2010 中实施的。

应用背景图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。关键技术现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。1998年以来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等等领域。