avit2mpg avi转mpg源代码 c++

这是一个人脸识别演示/算法测试程序，基于Windows操作系统，在VS2008 SP环境下编写，算法部分用到了OpenCV 2.0，其中ASM人脸对齐部分还用到了OpenCV 1.0；演示程序界面部分用到了MFC。 演示程序的功能是，对摄像头拍摄的或用户指定的图像，检测其中人脸，然后在已存储的人脸库（通过摄像头或图片注册）中找到最匹配的人脸并显示。还有人脸库和分类器的导入/导出功能。  整个工程可以分为3个部分：算法、功能和应用。 算法部分：算法部分目前分为4个模块：人脸对齐、光照归一化、特征提取和选择、子空间降维，每个模块是一个项目，每个项目生成一个dll供功能部分调用。 功能部分：功能部分只有一个项目FaceMngr，该部分依赖于算法部分，实现人脸注册、训练、识别、导入/导出等具体功能。该项目生成一个dll供应用部分调用。 应用部分：应用部分依赖于功能部分，实现了与人脸识别有关的应用，目前有两个项目：人脸识别演示程序frtest，和利

应用背景粒子滤波算法是一个采用蒙特卡罗采样进行贝叶斯滤波的方法。这种方法有许多的用途，但它已经成为进行物体追踪最好的方法。从概念上讲，一个粒子滤波算法包含一个被监视系统的状态的概率分布。关键技术在本项目中，状态就是指被追踪物体的位置、大小等等。在许多情况下，非线性和非高斯型在物体的运动和相似性建模上会得到一个难以处理的滤波分布。粒子滤波采用将这个分布重新表示为一组加权值，或称为粒子的方法克服了这个困难。每个粒子表示一个可能的系统状态实例。换句话说，每个粒子描述了被追踪物体可能处于的一个方位。一个粒子集包含了被追踪物体最有可能处于的方位。因此，我们可以通过寻找在粒子滤波分布中最大的权重来确定物体最有可能处于的状态。

gabor特征提取程序 matlab实现 附有图像测试-gabor feature extraction process to achieve with matlab image test gabor小波是比较实用的小波，是近几年研究者们普遍使用的用于图像的特征提取的小波。它有能够有效的将图像的一些特征信息提取出来。

使用canny算子进行边缘检测，带有测试图片，其中包含已经编译好的部分代码，可以直接运行

基于wxPython和PyDicom软件包的,可以显示DICOM格式图像的代码,可以读取各个Tag及对应的内容,方便作为作为进一步图像分割和三维重建开发的基础框架

利用OpenCV2.3.1实现对图片轮廓的二值化处理，并调用开源的rec2vec实现轮廓的矢量化！

应用背景boosting算法训练了T个弱分类器ht,t∈{1,....,T}.这些弱分类器很简单.大多说情况下,它们只是包含一次分裂(称为决策stumps)或仅有几次分裂(可能到3次)的决策树.最后做决定的时候将复制权重αt给每个分类器.AdaBoost训练时输入的特征向量是xi,向量的类别标签是yi(这儿i=1,...,M,M是样本总数),且yi∈{1,-1}.关键技术1.在Release下进行调试 2.指定文件保存路径，如：char* filename_to_save = "F: estdataoutput.xml"; 3.选用训练的方法，如method = 1; 4.这步需要使用模型的时候再指定，训练的时候设置为char* filename_to_load = 0;使用模型的时候指定，如char* filename_to_load = "F: estdataoutput.xml";

在此代码中成长在大脑中的肿瘤部分被分段。它处理与 dicom 图像和有一套 40 dicom 图像加载到一个接一个的代码和分割完成。首先由通过添加一些对比度和亮度提升形象完成一些调整。然后图像转换为二进制图像后，不同强度被分配到图像的不同部分。然后基于位置和强度，它分段的肿瘤部分。

如题所说，主要是FFmpeg的各个标准的编解码，可以用在window上的播放器等。如题所说，主要是FFmpeg的各个标准的编解码，可以用在window上的播放器等。

资源描述基于LSB的数字水印嵌入算法，具有比较高的嵌入速率和效率