SVM 分类器 很好用的 可以用在图像处理中

最近写了几个网站的验证码图片自动识别程序，尽管每个网站的验证码图片都不相同，识别的方法有所差别。但写得多了，也总结出不少相同之处。今天抽空封装出一个基础类来，发现可以很好地重复利用，编写不同的验证码识别程序，效率提高了不少。好东东不能独享，现放出来供大家共同研究，请网友们妥善用之。         封装后的类使用很简单，针对不同的验证码，相应继承修改某些方法，即可简单几句代码就可以实现图片识别了：

小波变换的小波变换源代码

step1:用高斯滤波器平滑图象；  step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向；  step3:对梯度幅值进行非极大值抑制；  step4:用双阈值算法检测和连接边缘。

用网格序列法生成等值线，网格序列法最简单普通的实现，利用线性插值，依次处理每个网格，是可视化课的小作业，做的略粗糙，哈哈~

clear,clc,close all; % compute the background image Imzero = zeros(240,360,3); video=aviread("SampleVideo.avi"); Im = double(cat(4,video(1:2:end).cdata))/255;     clear video % Convert to RGB to GRAY SCALE image. nFrames = size(Im,4); Imzero  = Im(:,:,:,1); for i = 2:5 Imzero = Im(:,:,:,i)+Imzero; end Imback = Imzero

四路LVDS转换信号，其中一路作为时钟信号，其他三路作为图像数据，转换成十六位并行输出

此程序分配的 MIL 应用程序和系统，然后显示使用图形函数的欢迎消息。它还演示如何要检查有错误。

本代码由matlab语言编写，实现了jpeg算法，主要为了说明基本的JPEG功能。经过DCT变化，量化，进行DPCM编码，然后之字形扫描AC系数，进行行程（LZW）编码。 显示原始图象和经编码解码后的图象，显示压缩比，并计算均方根误差。

资源描述 本代码包含图像处理的基本操作：hough/walsh变换、对比度拉伸、二值化变化、反色、方块编码、傅里叶变化、高斯平滑、灰度均衡、均值滤波、拉普拉斯检测、离散余弦变化、亮度增减、逆滤波处理、取对数/指数、梯度锐化、、、、、、

使用Opencv库在VC++平台下开发的基于视频人脸检测和跟踪。人脸检测使用的方法是肤色分割和Gentle Adaboost算法。人脸跟踪采用的是Camshift算法和卡尔曼滤波算法。能得到好的处理结果。