初学者教程的分形演示

我们的代码实现了基于隐马尔可夫模型和支持向量机的自动人脸识别；

代码是谢凤英数字图像出来的demo,对于学习数字图像出来的同学来说是个很好的demo,其完整性，可移植性都很不错！

应用背景meanshift经常用来寻找模态点，即密度最大的点。所以这里同样可以用它来寻找这5维空间的模态点，由于不同的点最终会收敛到不同的峰值，所以这些点就形成了一类，这样就完成了图像分割的目的，有点聚类的意思在里面。关键技术首先设置好参数，然后用函数pyrMeanShiftFiltering()对输入的图像进行分割。分割后的结果保存在该函数的第二个参数即输出图像中，最后根据该分割图像的特点用floodFill()函数对其分割的结果用不同的颜色进行填充。当然该函数的使用暂时没有彻底的弄清楚。

为法医学部门开发了一个应用程序，使用户能够操纵、分类、存储和共享数据。本文利用Matlab平台对指纹图像进行处理。其他工具和用户界面都是使用VB.Net版. 因此在这里Matlab模块将嵌入visualbasic，以提供一个高效的用户界面和一个安全的数据库。此Matlab模块处理基于人脸和指纹生物特征融合的图像系统。将采用单独的技术来识别面部特征和指纹特征，并将进一步融合。&文献综述：拉普拉斯人脸用于人脸识别。DFB用于指纹识别，人工神经网络用于两者的结合。基于人脸和指纹的多模式认证模型

逆透视变换效果展示，输入图像格式为*.ppm，输出结果为转换后的鸟瞰图，算法中需要相机拍摄图像时候的内外参数，这样转换出来的效果才更准确。

图像的小波分解与重构；

在加工每一针前根据设定轨迹、运动参数、物料材质、当前加工位置等先用BP神经网络得到加工点粗略的变形量,对加工轨迹进行预补偿。加工时动态采集加工点的局部图像,经数字图像处理得到加工点实际坐标与设定坐标的偏差值,一方面将所得值作为神经网络的输出样本,结合相关参数对神经网络进行在线培训,另一方面将此偏差值与加工点设定坐标之和(即加工点实际坐标)用神经网络的输出进行预补偿,求出其与针头实际位置的差值作为PID控制器的输入,从而提高控制系统的动态特性,实现快速精确绗缝的自动化加工。

在对视频文件或者多序列图片批量进行边缘检测时，可利用该方法。该方法主要借助于VC++和OpenCV环境进行实现。算法主要包括两方面：一是对视频文件帧的获取，二是通过Candy算法对获取的帧进行边缘提取。（注：avi文件过大，运行代码时用户可自行添加）

这里给出经典的双立方插值算法C++详细代码，这里仅给出代码，没有给出工程，需要者建一个工程将源码复制进去，将待处理图片放在工程目录中即可运行。

人脸识别的源代码，亲测可用。采用PCA方法简化特征，然后调用opencv库进行实现。