测地线主动轮廓模型

图像增强技术是图像处理领域中的基本技术之一。图像增强的目的是信息的改进的可解释性或感知在图像中的人类的观众，或为其他自动化图像处理技术提供更好的投入。近年来，灰度图像增强技术发展迅速。这些算法有一定的灰度图像增强的效果。然而，我们通常处理在日常生活中的彩色图像。由于诸多因素，如有限的动态范围、 照明的影响和显示设备，获得的图像质量的下降，这意味着许多重要的信息很难被人告诉 的眼睛。同时，它是不适合直接使用灰度图像增强技术的彩色图像。因此，我们需要开发彩色图像增强技术，处理的问题。与灰度图像相比，彩色图像仍有颜色的信息，所以那彩色图像是灰度图像比更生动。现在，基于人眼视觉特性，许多彩色图像增强算法已被提出。Retinex 是一种有效技术的彩色图像增强，可以产生很好的增强的效果。但增强的图像具有颜色失真和计算比较复杂。一种鲁棒的彩色图像增强算法。该算法可以提高彩色图像不失真，但彩色图像的边缘不能处理得好。该算法使用高斯滤波估计的背景图像。高斯核函数是各向同性，这会导致不准确估计的背景图像，从而导致的光晕现象。提出的算法包括三个主要部分 （1） 获得亮度的图像和背景图像，（2） 自适应调整，(3) 彩色恢复。

利用opencv在原始图像上用鼠标点选四个点，构造出一个四边形，并依此四边形区域设置图像ROI区域，会对新手有所帮助

1，启动摄像头 2，加噪和去噪 3，对对视频进行保存和录制 4.人脸的检测 5，简单人脸跟踪 6，人脸识别

VivaGraphJS 是一个 JavaScript 库，用来在网页上进行图形绘制。旨在扩展和支持不同的渲染引擎和布局算法，当前支持通过 SVG 和 CSS 进行图形渲染。

使用openc读取并显示一张图像。作为一个范例，该样例使用的是opencv 2.0的接口和函数，使用了Mat（2.0新加入的结构），调用了imread、imshow、waitKey等函数用于绘制图像。

此项目使用在图像处理时我们提取特征的特征。使用 2d 或 1 d、 音乐和此代码的结果是数字图像中的傅里叶代码

本代码使用opencv编写，针对的是图像图像处理，可以实现对图像的边缘检测，其使用了3个常用的算子：Canny算子，sobel算子，laplace算子。这三个是不同的例程，可以对边缘检测结果进行对比，比较三种检测方法。

目标

资源描述图像处理，聚类分析的ISODATA算法，采用C/C++代码编写，基于MFC框架。

基于opencv的图像特征匹配算法，此算法可以用于图像特征检测，运动跟踪，等等