图像缩放处理

代码已经验证，可以运行，AdaBoost是基于灰度的人脸检测，这个程序正面人脸检测的效果较好。

运动radon和Hough变换来检测运动模糊图像的运动角度，用Radon检测了运动模糊的尺度，亲测有效

基本的处理，包含图像增强，平滑，二值化，阈值分割，边缘提取等，可供参考。

我们在计算机视觉相关的实验中都需要视频与图片序列之间相互转换。一方面将其封装为函数，方便调用；另一方面，视频转图片可以任意设定图片输出目录，函数会自动创建相关目录；图片序列转视频可以设定更多的参数，也就可以更好的控制，而且可以自行设定视频输出的目录，函数自动检测并创建相关目录适合windows平台+OpenCV；

基于 opencv。 根据输入的相应点，估计输出摄像机参数对摄像机标定

应用背景粒子群算法工具箱 该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。关键技术与遗传算法相比，PSO仅需要调整少数几个参数即可实现函数的优化。该算法对待优化函数没有任何特别的要求(如可微分、时间连续等)，因而其通用性极强，对多变量、高度非线性、不连续及不可微的情况更加具有其优势。 该工具箱的使用主要分为几个步骤： 1) 在Matlab中设置工具箱的路径； 2) 定义待优化函数； 3) 调用PSO算法的核心函数：pso_Trelea_vectorized()。 其中第三步最关键，用户需要根据自己的需要设置好参数，可使算法极快收敛。

屏幕放大镜的源代码，主要模拟windows系统自带的屏幕放大镜，可以学习里面的一些技巧，用C++编写，有兴趣的可以收藏一下。

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

学习图像处理的入门教程代码，有清晰的注视，详细的代码，值得刚入门学习图像处理OPENCV的同学下载下来学习。里面还有各种机器学习算法的简介，可以学习了解下。

摄像机标定程序，opencv的摄像机标定，适应性广，可以用于广角摄像机的标定，标定时标定板的选择对于最终的标定结果影响较大，标定板角度应该与摄像机镜头有一定角度，方能保证标定结果的准确性。