标记视频中的人脸

    William T. Freeman大神经典的马尔科夫随机场超分辨影像重建全部代码，数据集，论文和大神页面。非常适合超分辨率初学者和相关研究的人员。很多代码下载了之后无法运行或者缺少文件，但是这个可直接运行，无需太多的调试。This is an implementation of the example-based super-resolution algorithm of [1]. Although the applications of MSFs have now extended beyond example-based super resolution and texture synthesis, it is still of great value to revisit this problem, especially to share the source code and examplar images with the research community. We hope that this software package can help to understand Markov random fields for low-level vision, and to create benchmark for super-resolution algorithms.When you refer to this code in your paper, please cite the following book chapter:W. T Freeman and C. Liu. Markov Random Fields for Super-resolution and Texture Synthesis. In A. Blake, P. Kohli, and C. Rother, eds., Advances in Markov Random Fields for Vision and Image Processing, Chapter 10. MIT Press, 2011. To appear.

通过对照片中的数字进行图像处理操作，运动BP神经网络，识别图像中的数字

图像配准是一种确定待拼接图像间的重叠区域以及重叠位置的技术，它是整个图像拼接的核心。本文采用的是基于特征点的图像配准方法，即通过匹配点对构建图像序列之间的变换矩阵，从而完成超宽幅图像的拼接。为了提高图像配准的精度，本文采用了RANSAC，LM等算法对图像变换矩阵进行求解与精炼，达到了较好的图像拼接效果。

将空间域图像变换到频率域后，经过傅里叶变换的图像对其去能量谱，计算频谱的频率和能量进行曲线的绘制，就可以得到我们想要的功率谱曲线的，代码不需要改动可以直接使用

这个代码可以实现几幅有重叠部分图像的拼接，而且效果很好，采用的是opencv库函数。实现简单。而且很容易看懂，对于类似工程的开发有很大的意义/

实时图像处理与计算机视觉进行优化应用程序 OpenCV 的主要接口是在 c + + 另外还有 C、 Python 和 JAVA 接口 OpenCV 应用程序在 Windows、 Linux、 Mac、 Android iOS 上运行 针对英特尔处理器优化 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

基于retinex理论的图像去雾代码。本代码实现基于Retinex理论的三种方法，分别为单尺度Retinex，多尺度Retinex，以及自商图像方法。直接运行每个文件夹下的test文件就可以得到对应的方法的处理结果。

该项目域是主动学习的交互式图像检索。该项目有五个modues即ComparableImage，ImageUtility，RgbProjections，SimilarityImages和检索。它显示的图像也图形记录。

利用粒子群优化算法的径向基函数分类器。程序工作，并给出了很好的结果，运行它，并在我的数据尝试。

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