基于灰度图像的直方图均衡化

很不错的一个人脸识别技术，大家看看上面的图像就知道大概功能了 很不错的一个人脸识别技术，大家看看上面的图像就知道大概功能了 很不错的一个人脸识别技术，大家看看上面的图像就知道大概功能了 很不错的一个人脸识别技术，大家看看上面的图像就知道大概功能了

提供了一种提取不规则区域的图像，基于 opencv2.4.0，vs2010 的方法。

一个简单的人脸检测程序，打开一副图片后利用两种方法进行人脸检测和识别，并标记出人脸区域，目前还比较简单，只能对静态图片进行检测，下一步打算对视频图像进行检测。虽然现在人脸检测的很多，但完全是源码没有使用图像库的很少，所以仅供大家参考了！

1  需求分析 1 2  系统总框图和功能模块说明 1 2.1  系统总框图 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

应用背景 SIFT算法是D.G.Lowe[40]于1999年提出的，SIFT算法可分为两个部分：第一部分是生成SIFT特征，即SIFT特征向量提取过程；第二部分是通过对提取的SIFT特征进行匹配。 特征点描述子生成：计算每个4x4小块上8个方向的梯度方向直方图，并为每个梯度方向做一个累加值，得到一个种子点，如图3.5右图所示。图中每个特征点是由2x2个种子点构成，则每个种子点都具有8个方向的向量信息。为增强SIFT特征匹配的稳定性，每个特征点都通过4x4个种子点来加以描述，这就使得每个特征点都能够生成128个数据，进而形成4x4x8=128维的SIFT特征向量，其中4x4表示16个种子区域，8表示区域的8个方向。  关键技术（1）SIFT算法是一种基于图像局部特征提取的方法，SIFT特征具有尺度缩放不变性、旋转不变性，对视角变化、光照变化、物体运动、噪声也具有良好的稳定性。  （2）高速性，优化的SIFT算法可满足实时性需求。 （3）多量性，SIFT算法可以提取大量的特征点。 （4）可扩展性，SIFT算法可与其他算法相结合。 （5）独特性好、信息量丰富，匹配快速、准确。  经过第一阶段SIFT特征向量生成，第二阶段就是对提取的特征向量进行匹配。其特征点匹配步骤为：假设两幅待匹配的图像分别为S、T，分别从两幅图中提取SIFT特征点。

输入为要分解的矩阵、端元数、迭代次数、参数喇嘛塔   主要输出为丰度和端元  次要输出为obj还有迭代了几次 该程序用于高光谱分解，是在乘性迭代的基础上进行的改进，是的每个点都能达到稳定收敛。

A 指纹在其狭义留下印象所摩擦脊一个人的手指.[1]从犯罪现场的指纹的恢复是一种重要方法法医科学.指纹容易沉积在合适的表面 （如玻璃、 金属的或磨光的石头） 被汗水从自然分泌物 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

我们在这里展示一些实例对象：一类是一个蓝图或原型从个别对象的创建（后来我们创建一个对象）。方法出现在类声明为函数或程序的标题，没有身体。每个方法的定义声明出现在程序的其他地方。

通过水平集的数据处理可以将摇杆影像中的特征对象进行提取，针对所要研究的对象进行分析，大大的提高了研究的进度，避免了不必要的误差充。

应用背景图像处理在现实生活中用的越来越多，机器视觉内软件开发也越来越流行，编程语言也很多，labview变成门槛低，学的快，好用，实用。关键技术图像处理中包括一些基本操作，如图像的读取，灰度转换，滤波，形态学处理，例如：开运算、闭运算、高斯滤波等等，以及文件的保存，图像的差分，阈值的分割。