基于HOG + SVM的人脸识别代码（c + +）

应用背景适用于初学者掌握对模型的总体把握，如何创建模型，如何在基础上建立新的坐标系，如何控制不同部分间的从属关系，如何键控不同部分的动作，使使用者对opengl的3D环境有充分了解。关键技术本代码调用了opengl 3D环境的多种函数，从创建模型到操作模型都涵盖在内，包括旋转，键控，视图，这是初学者学习，借鉴，掌握opengl的非常好的例子，也是我初学的样例，相信对初学者非常有帮助。

一款开源的完整矢量绘图控件源码,支持直线、弧线、矩形、圆角矩形、椭圆、多边形、星形、文本和图片等的绘制，支持旋转、缩放、选择、排列等操作，总的说来功能还是不错的！其实如果稍微懂点计算机图形学的知识要做出比这个还要完善的矢量绘图软件应该是没有问题的。       个人认为，VB6本身对于绘图的支持是非常弱的，因此一般直接通过其内置方法实现的绘图效率都成很大的问题。解决方法之一是采用Windows API来进行底层GDI的绘制，更好的方法是采用GDI+来绘图，这样效果会更好。

来源与医疗图像通过NSCT第一变换，随后通过组合低和高频率成分。被提出并用于融合的低和高频率系数基于相位一致性和指令对比两个不同的融合规则。最后，将融合后的图像是由逆NSCT与所有的复合系数构成。实验结果和比较研究表明，该融合框架提供了一种有效的方法，使多模态图像的更精确的分析

在本文中提出了非盲图像水印算法的鲁棒性新方法。所提出的方法执行通过奇异值分解 （SVD） 改性的复杂小波变换 （CWT） 域图像而连续小波变换提供了更高的容量比实小波域。改性的适当的子带，导致毫不逊色保留质量的水印。拟议的额外优势是技术的其最常见的攻击的鲁棒性。分析和实验结果表明多改进的性能与纯方法的基于奇异值分解的混合方法 （例如 DWT-SVD 为近年最好基于奇异值分解计划）。

数字图像处理第二版（何东健）第四章代码，用于建立图像处理的一个基本框架，是对图像处理的基础理论，但主要用于对8为灰度图像的处理，分析。

代码是在李春明教授的Drlse模型上改进而来，用基于区域的符号压力函数替代边缘指示函数，并设置了可变权系数，使初始轮廓线只要位于图片上，无论与待分割目标位置关系如何（目标区域内、外、横跨 ），都能得到很好的分割效果。

图像评价（均值、清晰度、信息熵、标准差）

资源描述利用opencv 2.4.9和C、实现RobHess库中图像特征点的提取。改代码经过测试，可用。提取出图像的特征点，并标明图像特征点的大小和方向

基于OMP正交匹配追踪算法的小波基CS图像重构。利用测得矩阵找出重建矩阵中与之最匹配的列，与该列对应的即是重建的稀疏图像中的相对应位置的系数。然后得到将测量矩阵减去第一步第一个系数所对应产生的测量矩阵中的值，得到下一步残差，然后再找与之最匹配的列，如此循环下去，直到迭代到要求的次数

应用背景 很多背景场景都包括复杂的运动目标,解决这种问题的较好方法是获取每个像素或者一组像素的时间序列模型,这类模型可以很好的处理时间起伏。但是,计算复杂度高而且耗时。为了获得与自适应滤波相当接近的性能 关键技术 采用Codebook来建模场景中感兴趣的状态,选择RGB颜色空间模型,学习一个覆盖组成图像像素三个通道上的Codebook,可以有效的解决像素剧烈变化的问题,从而鲁棒探测出场景的前景目标。通过实验结果表明,提出的基于Codebook背景模型的目标 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