OpenCV机器学习SVM支持向量机的分类程序

实现图片的水平镜像和垂直镜像

用C++实现LBP（一般、Uniform LBP、旋转不变LBP）

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

视频图像处理，目标跟踪，以背景差分法分离出了前景和背景。背景建模，运动物体检测。Video image processing, target tracking, background

在这里，我将附上完整的轮廓波变换及其相关应用程序，特别是图像压缩

这是一个基于摄像头的Arm单片机开发的系统程序，具有非常大的所用价值                                                  

非负矩阵分解是今年来提出的一种新的方法，其在图像处理，机器学习，模式识别，高光谱图像解混等领域都有很广泛的用处。这里是将它用在人脸识别上！

opencv，初学者

基于opencv对图像实行双线性插值缩放以及最临近插值缩放#include "highgui.h" #include "cv.h" IplImage *src=NULL; IplImage *dst1,*dst2; void main() { double scale1=0.1; double scale2=10; CvSize dst1_size; CvSize dst2_size; src=cvLoadImage("E:学习VC文件c++ pricticepro1pro1.jpg"); //缩小系数 dst1_size.width=(int)(src->width*scale1); dst1_size.height=(int)(src->height*scale1); dst1=cvCreateImage(dst1_size,src->depth,src->nChannels); cvResize(src,dst1,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)缩小 //放大系数 dst2_size.width=(int)(dst1->width*scale2); dst2_size.height=(int)(dst1->height*scale2); dst2=cvCreateImage(dst2_size,src->depth,src->nChannels); cvResize(dst1,dst2,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)放大 cvNamedWindow("原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvNamedWindow("缩小10倍后图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvNamedWindow("缩小10倍后再放大10倍还原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage("原图",src); cvShowImage("缩小