人脸检测

opencv 运动目标检测 帧差法 主要用帧差法将运动目标的轮廓进行提取，然后用矩形框将运动目标包围 ，再判定运动目标是否进入了所设置的警戒区域，从而进一步决定将运动目标包围的矩形框的颜色以区分是否进入警戒区域

去噪声 任何边缘检测算法都不可能在未经处理的原始数据上很好地处理，所以第一步是对原始数据与高斯平滑模板作卷积，得到的图像与原始图像相比有些轻微的模糊（blurred）。这样，单独的一个像素噪声在经过高斯平滑的图像上变得几乎没有影响。 寻找图像中的亮度梯度 图像中的边缘可能会指向不同的方向，所以 Canny 算法使用 4 个 mask 检测水平、垂直以及对角线方向的边缘。原始图像与每个 mask 所作的卷积都存储起来。对于每个点我们都标识在这个点上的最大值以及生成的边缘的方向。这样我们就从原始图像生成了图像中每个点亮

图像处理，利用数学形态学的知识对字符图像进行处理；字符图像的端点提取，以及交叉点提取，T型端点检测有待完善。字符细化效果不是很好。

读入图片，并将直角坐标系下的图片转换为对数极坐标下的图片，此方法可以用于求的图像的旋转、偏移以及缩放量

我们在这里展示一些实例对象：一类是一个蓝图或原型从个别对象的创建（后来我们创建一个对象）。方法出现在类声明为函数或程序的标题，没有身体。每个方法的定义声明出现在程序的其他地方。

sift代码主要实现在sift.c这个文件中：首先创建初始图像，即通过将图像转换成为32位的灰度图像，然后将图像进过三次插值放大，之后进行高斯模糊，在此基础上进行高斯金字塔以及高斯差分金字塔的构建，下一步对图像进行特征点检测，计算特征向量的尺度，调整图像大小，计算特征方向，计算二维方向直方图并将其转换成为特征描述子。在输入参数中，img表示输入图像，feat表示提取的特征指针，octvl表示高斯金字塔和高斯差分金字塔的组数，的intvl表示高斯金字塔和高斯差分金字塔的层数，sigma是初始化过程中高斯模糊所使用的参数，contr_thr是归一化之后去除不稳定特征的阈值，curv_thr是去除边缘特征的主曲率阈值，img_dbl是是否将图像放大为之前的两倍，descr_with是计算特征描述子方向的直方图的宽度，descr_hist_bins是直方图中的条数。

演示如何通过将另一个图像隐藏在某个位来对图像进行水印

冈萨雷斯数字图像处理matlab版源代码,经典中的经典，不用多介绍了吧，分享给大家。

应用背景道路提取。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。关键技术先对图像进行颜色空间变换，再应用C聚类对图像进行聚类，把图像分为道路和非道路，然后进行识别，实验表明，效果较好

语法： BiorthogonalWavelets(imageStr,iter,cf) ；(*) %Biorthogonalwavelets(imagestr,iter,cf,"cdf",l,lt); %Biorthogonalwavelets(imagestr,iter,cf,"spline",n,nt); %Biorthogonalwavelets(imagestr,iter,cf,h,ht,g,gt,inds_h,inds_ht,inds_g,inds_gt); %[IM IMt IMtc IMhat] = BiorthogonalWavelets(imageStr,iter,cf); %[IM IMt IMtc IMhat] = BiorthogonalWavelets(imageStr,iter,cf,"CDF",l,lt); %[IM IMt IMtc IMhat] = BiorthogonalWavelets(imageStr,iter,cf,"spline",N,Nt); %[IM IMt IMtc IMhat] = BiorthogonalWavelets(imageStr,iter,cf,h,ht,g,gt,inds_h,inds_ht,inds_g,inds_gt); % 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