SIFT特征提取算法

    自适应二值化能更好的将图像中的轮廓凸显出来，多边形拟合函数使轮廓易于匹配。

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人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。本代码是基于HOG特征值的算法，在时间和准确性上都十分不错。 具体的，分类器的选择问题.ALT和ALT2效果较好，ALT _Tree检测时间略长，默认的准确性较差，所以应选用ALT或ALT2

资源描述 资源描述(VS2010+openCV2.4.11) 基于Gabor+PCA+SVM的性别识别共有三个程序组成：1）图像预处理，从人脸数据库提取人脸，为提取特征做准备；2）运用Gabor对特征提取，并用PCA降维，训练出SVM性别分类器；3）由训练出SVM性别分类器，对输入的图像进行性别识别。这是第三部分代码。

可以运行的图像处理软件，排除了一些兼容性错误，功能有：图像几何变换、正交变换、图像分析、格式变换等

计算机X线摄影(CR)作为当前医学影像技术的主流，有非常多的优点，比如价格相对较低，数字化图像便于后期处理，特殊部位摄像的不可替代性，等。但是在实际应用过程中，CR图像的质量也受到各种因素的影响。比如失真、模糊、噪声以及各种各样的伪影等等。滤线栅伪影便是其中之一，本文主要讨论如何用数字方法去除滤线栅伪影对CR图像的影响。在X线摄影中，会产生一些方向不同的低能量的散射线，这些散射线使图像产生灰雾，影响图片的清晰、度。为了吸收这些散射线，通常使用铅条排歹lJ而成的滤线栅，但是有时滤线栅的影子会投在成像板上，形成条纹状的滤线栅伪影。通过实验，可以看到均值和中值滤波处理对于本课题意义不大，非但没有去除伪影，还造成了图像模糊，效果甚至比不上原图。空间域滤波还有最大值最小值滤波、中点滤波等等，但是对于本课题来说效果都不好。所以基本不考虑空间域滤波这个方向。

资源描述robHess库中，实现sift算法的特征点提取，匹配两个过程。利用opencv2.4.9+c ，代码经过测试，可用，结果良好。

应用opencv  cv::Mat 打开图片，用zbar库解析二维码测试例子

虹膜识别是一种重要的生物特征识别的身份识别中的方法成为非常活跃的课题研究和实际应用。虹膜识别系统包括虹膜区域定位和其次是虹膜识别的虹膜图像的数据集的生成。在此研究中，虹膜区域的内部和外部边界的定位提出了一种快速算法。归一化在寻找边界阶段，位于后虹膜从图像中提取的眼睛，然后哈尔变换用于代表数据集。使用此数据 集哈尔变换用于虹膜模式的分类。自适应学习策略培训的哈尔变换应用。仿真结果表明了遗传算法在个人身份识别的有效性。

Bresenham画线算图形学中最基础的知识了，可惜我并没有选修过图形学，所有还是有必要熟悉一下。上一篇用到的画线函数应该算是数值微分法，也是我最常用的一种方法，不过这种方法似乎并不是很好。这里的画线方法比上一种方法好。算法原理如下：过各行各列象素中心构造一组虚拟网格线。按直线从起点到终点的顺序计算直线与各垂直网格线的交点，然后确定该列象素中与此交点最近的象素。该算法的巧妙之处在于采用增量计算，使得对于每一列，只要检查一个误差项的符号，就可以确定该