canny 边缘检测算法

光学字符识别（optical character recognition）是模式识别研究的一个热点，被广泛地应用在车牌识别、身份证号码识别、护照识别等领域。手写数字识别是光学字符识别技术的一个分支，它研究如何利用计算机自动辨认手写的阿拉伯数字。通过对手写阿拉伯数字的图像预处理和特征提取，在matlab环境下进行了利用基于最小错误率的贝叶斯分类器对手写的阿拉伯数字识别分类的实验。

应用背景加噪声的蕾娜图，经过中值滤波处理后输出像素值矩阵，保存在txt中。从MATLAB里读出txt像素值，重置矩阵后输出处理后的雷娜图（降噪）关键技术中值滤波算法核心是取9个值（文件中是3*3窗口）计算出中值输出，需要大量的FIFO。ISE文件中已经编写好并通过综合，可以直接使用。使用时注意更改路径。

资源描述亮度变换是指图像在空域上的点运算，通常包括图像增强，亮度对比度调节，GAMMA值调节和直方图调整等等。源代码给出的示例说明了如何改变图像的亮度和对比度，以及如何进行图像的GAMMA值调整。

这个例子说明如何在2维数据进行模糊C均值。模糊c均值（FCM）是一个在其中一个数据集被分成n团簇与每一个数据点在属于每个集群到一定程度的数据集的数据聚类技术。例如，位于靠近一个簇的中心有一定的数据点将有属于或会员到该集群和位于远离集群的中心将有属于或度低的另一个数据点的高度隶属该集群。

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应用背景一个写承诺的眼睛检测和模板匹配的Android教程。由于OpenCV的Android是越来越好，一些代码片段可以是旧的，不是最好的解决问题的方法。如果您发现了一些改进，请评论或联系我，我将编辑这篇文章，分享给别人。我们采取标准的人脸检测和OpenCV的例子延伸一点。Android SDK可以在opencv  发现http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-android/；如果你arent"n熟悉Eclipse和OpenCV的呢，请阅读 ；  opencv4android的基本设置；第一。进口面检测样品，以蚀和清洗/建设项目确保正确进口和工作。正如你可以在视频中，有一些不同的图形用户界面对纯样品。有一个滑块可以很容易地改变匹配方法和按钮来重新创建眼睛模板。关键技术Android SDK Java OpenCV图像处理

运用hog特征提取算法提取物体的特征然后运用svm分类器进行分类。里面有详细的步骤，几乎每行都有代码注释，方便看，且思路清晰，经本人调试后运行成功。

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最好最易懂图像分类程序，利用支持向量机进行简单的分类，简单易懂。并提供了一种贝氏距离的编写方法，希望对大家有所帮助。

该算法在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。