通过摄像头获取的视频图像，并对其不同BRG三个通道分别做直方图统计，并画出其三个通道的直方图

在采用DCT块压缩标准的图像或视频流中，块效应是一个严重的问题，因此，能够有效地检测并去除块效应逐渐成为人们关注的焦点。而本文基于此目的，提出了一种DCT域的块效应盲测量和去块效应算法，利用HVS和块效应模型估测块效应，进而自适应地去除检测到的块效应。通过实验仿真证实了该算法的有效性，另外其低复杂度，可以在实时视频或图像监控领域得到应用。 基本原理可以分为块效应的盲测量和去块效应两部分。

本实验室对人手的实验 对基础者很有用  在实验中首先对图像进行特征点的 采集 然后进行数据的对齐操作，后者在进行对数据点的降维处理 这样的到更有用的数据点

非常好的DS证据理论算法代码，应用DS证据理论的融合算法进行图像分割，代码可用，无报错。有实例图像。

对于人脸检测的人脸样本准备，通常需要手工从图像中截取人脸区域，为了程序鲁棒性的考虑，生成的人脸样本需要还要有一定角度的旋转；对基于统计训练的图像自动标定（image alignment，比如Active shape model 或Active appearance model）方法来说，第一步工作就是手工在图上把物体轮廓标出来，这些点一般称为landmark。 程序就主要完成这两个功能： 1.先准备个标准形状做参考，比如从论文里找这样一张图，用ginput按顺序选68个点（68个点的定义见CMU那帮人的论文，文

应用背景相机图像的畸变，对畸变进行校正。主要为张友元棋盘标定法，基于opencv。。。效果不错！相机图像的畸变，对畸变进行校正。主要为张友元棋盘标定法，基于opencv。。。效果不错！相机图像的畸变，对畸变进行校正。主要为张友元棋盘标定法，基于opencv。。。效果不错！关键技术vs上基于opencv库函数，使用c语言编译，采用张友元棋盘标定法算法，解决面阵相机拍摄图像的畸变。效果很好。可以解决图像的畸变。。。最好需要10张以上有位移偏差的图像。棋盘图必须完全位于相机的视野内。。。。。

“FIR”表示“有限脉冲响应”。如果输入脉冲，则

图像变形，通过调节控制点来扭曲图像达到需要的效果，有2中变形方式，自由变形，梯形变形，垂直变形，运用cinder开源框架编写，具有很强的扩展性

对于图像的每一个像素，都可以找到一个可以逼近该像素及其邻域像素灰度值的函数，这种逼近方法叫做小面模型。实现了Haralick小面模型，实现对图像边缘的提取，

========================================================================        微软基本类库(MFC) : DTASvm ======================================================================== 本程序需要Comctl32.dll支持 程序向导已经为你创建了这个DTASvm应用程序。  这个应用程序不仅示范了MFC的基 本用法，他还作为你编程的出发点。 以下列出了你创建的DTASvm软件中每个文件的摘要，你可以在文件头找到，不过这 儿更具体！ DTASvm.dsp

应用背景Python opencv 图像处理基础教程，转自网络，主要是Python对于图像的增强，变换，匹配，轮廓，视频处理，分割，跟踪，投影等等关键技术的初级教程。关键技术图像处理 Python 实现，Python opencv 图像处理基础教程，opencv Python入门基础，gui,图像处理（平滑，金字塔，尺寸，阈值化），图像变换（梯度算子，仿射变换，等等），直方图，图像匹配，目标跟踪，轮廓操作，等等