多目标协同分割算法程序代码

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。

3 的输入的参数。第一是名称您想要使用的图像文件 （放在引号）。第二个是伽玛校正因子，用于改变方法的产品出来。摆弄数字 1 到 5 之间直到它看起来不错。（一般低的数字使其暗）。第三个输入是您想要输出到一个文本文件的名称。示例函数调用：asciipic2("imagename.jpg",2.5,"outputname.txt")

用于三维重建算法的源代码，里面是我对标定算法，特征提取算法，匹配算法和三维重建算法的一系列的改进，特别是对图像匹配算法利用划分区域的方法进行改进，取得了很好的匹配效果。在保证正确率的条件下，使得匹配速度得到了很大的提高。希望对广大的码农们有点有用处。

流程：原始图像——傅里叶变换——频率域滤波处理——傅里叶变换——增强后的图像。在具体进行频率域的各种处理滤波的前后,进行了傅立叶变换以及傅立叶反变换.这两个变换的过程就是将空间的信息分解为在频率上的表示,或者将频率上的表示转化为空间上的表示,两种变换是互为逆变换的.正是通过傅立叶正反变换的处理,才使得频率域上的处理可以用于图像的增强

libdmtx is open source software for reading and writing Data Matrix barcodes on Linux, Unix, OS X, Windows, and mobile devices.

这是一个基于hog的行人检测，只要你在这个文件下加上你需要检测的图片，以及安装opencv2.4.9即可完成检测。效果还是很不错的

Harris角点探测算法函数，input: 灰度级图像  output：角点位置，行列索引值非常简单实用的图像特征点探测算法。也没什么好说的觉得写还行就传上来分享下顺便混点经验。。。。。。

 图像的自适应魏纳滤波, 程序能够运行出正确的结果，希望对各位有帮助。 

指纹的特征提取包括端点及交叉点的提取，然后进行去伪点操作，最后再进行特征点匹配，最终得出匹配结果！调试通过