基于神经网络的人脸识别训练函数，非常有用，研究生优秀作品...

在计算机视觉中首先一步是计算每个摄像机的参数(外参和内参)，这是重建物体所必须的，这一个过程称为摄像机定标(camera calibration)。这是我自己写的一个简单的采用3维模板(模板是由黑白相间的格子组成，格子大小30cm×30cm，模板必须是三维，否则矩阵奇异)定标的程序，交互性比较好，每个角点通过鼠标点击自动获取。-Computer Vision in the first step is to calculate the parameters of each camera (outside the Senate and internal), which is necessary for the reconstruction of objects, which a process known as camera calibration (camera calibration). This is what I wrote it myself using a simple 3-dimensional template (template is composed of black-and-white lattice, lattice size of 30cm ?30cm, the template must be three-dimensional, or matrix singular) calibration procedures, better interactivity, each Corner automatic access through mouse clicks.

多边形扫描转换填充算法-filled polygon scan conversion algorithm

用途：数字图象处理算法的演示，包括： • 图象的DFT和逆DFT • 图象的FFT和逆FFT • 在图象中加入正弦噪声 • 图象的模板运算实现图象平滑和锐化 • 图象的直方图均衡化 • 图象的对比度拉伸 • 图象的中值滤波 • 图象灰度直方图的显示 • 若干频域滤波器 • 图象的镜像 • 图象的旋转（90度与任意角度） • 图象的放缩 • 其它小算法 代码设计思想：软件在Windows环境下，利用Visual C++6.0开发，代码利用面向对象的思想，通过若干个类完成： 主要类： memBitmap类：内存图象类。将图象读入到内存中，对象素的读写在内存中进行，较之通过CDC类来进行，速度有很大提高。同时还对部分JPEG格式图象提供了读支持，可以将图象保存为BMP真彩格式。 Complex类：复数类，完成复数运算。 CBmpDemoView类：视类，完成显示。 CbmpDemoDoc类：文档类，图象数据和对数据的变换、处理都在此类中完成。 Fourior类：完成一维序列的DFT和FFT,FFT只支持为2的整数次幂的情况

基于kalman滤波器的2D目标跟踪，maltab实现-2D-based kalman filter target tracking

perform the Hough Transform of a square binary image. Significantly faster than version 1.

this function is getting the background by mean function for rael time . the function calc the mean of every pixel .

图像处理程序集，包含滤波，边缘检测，分割等-Image processing assembly, including filtering, edge detection, segmentation, etc.

这是一个非常有用的DCT变换的原代码，用c语言编写，希望对大家有帮助。-This is a very useful DCT"s original code using the c language, and I hope to be helpful.

内容包括形态学梯度检测二值图像的边缘 形态学实例――从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象-Include detection of morphological gradient of the edge binary image morphology example- images from the PCB to remove all current lines, retaining only the target chip

一个多尺度边缘检测实例，方法是： 1、先对图像进行3个尺度的小波变换； 2、求小波系数的模值及其梯度方向； 3、确定模的极大值，即候选边缘点； 4、通过反变换合成3个尺度的模的极值图像-A multi-scale edge detection example, the method is: 1, first image of the three-scale wavelet transform 2, and the modulus value of wavelet coefficient and its gradient direction 3 to determine the mode of great value, that is, the candidate edge points 4, through the anti-transform-scale synthesis of three-mode images of the extremum