数字图像处理(冈萨雷斯matlab版)工具包

这是我自己做的一个视频音频编解码的程序。视频的编解码是使用的FFMpeg做的，包括环境的配置和引擎的初始化。音频的编解码采用的事faad和faac。另外视频的采集用的是opencv，不过用的是IPImage而不是CVMAT，凑活着用吧

C++写的harris角点检测程序，效果明显，注释较清楚，容易扩展功能，这是一个MFC程序，运行结果为一个界面，功能为打开并显示待检测图片，图像基本的预处理如：图像滤波，图像增强等，最后显示的图像的角点信息，并可以自行调试提取角点的参数..

这是我的原创项目，im创建的项目是现实生活中的系统信息卖家。我已经提前道歉了。我很高兴能做这个节目，因为我很懒，所以我不能做一个完美的节目。我到处浏览，为我的项目寻找灵感来源，当我第一次看到它的时候，我发现浏览图像处理结果的灵感是非常感兴趣的，因为它证明了图像可以在程序语言中的细节。除了这个故事，我什么也不能说

本人自己写的一个操作BMP文件和位图数据的类，功能强大，内容丰富，值得下载

算法步骤： Step1：对原图像进行2级小波分解； Step2：对识别图像构建统计特征向量； Step3：由式（5-3）求两幅图像特征向量夹角的余弦值； 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

2001年，Adaboost算法首次应用到了人脸检测应用上，并得到了很好的效果，在人脸检测方面取得了巨大的成就：1）首次采用Haar特征来对人脸图像的灰度分布情况进行描述，由于Harr特征的简单有效性，提高了检测速度；2）挑选出一些具有样本能力的Haar特征的组合来构成强分类器；3）采用由粗到精的思路来构造级联人脸检测器，先用强分类器把图片中大多数的背景和无关区域滤除，再增强分类器的复杂度，继续滤掉剩余的无关区域，最后剩下的就是人脸区域，该种方法达到了提高了人脸检测速度的目的。本资源位Adaboost人脸检测的具体实现。

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。

一共有三个m文件，一个是lbp.m, 存放主要的lbp算法，一个是getmapping,用以做算法的辅助函数，一个是lbptest.m,存放着测试代码。这三个文件需要放到同一个文件夹，并在文件夹中添加相应的图片，具体的图片名字见lbptest.m的代码，运行lbptest.m可以查看结果。

使用改进的GAC算法对图像进行分割，图像中的偏微分方程课程的一门课堂作业，在图像分割的效果上有很大很大的改进，分割效果也很不错！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

利用OpenCV中背景差分的函数，进行背景差分法构建，可以很好的进行运动目标检测。