多种方式处理位图文件

  算法分两步，首先生成直方图，记录下每个灰度值的像素点个数； pg为存放直方图数据的数组，pg[i]为灰度为i的像素点个数，    ps: ——为全部灰度的一阶矩     ——为全部灰度的零阶矩，即全部像素个数 假定阈值为j，对阈值小于j

一个好用的图片处理开源工程，实现了图片处理的各种效果。代码来源于code4app

本源码主要是关于驾驶员头部位置定位，包括以下三个方面：1.利用红眼效应，定位正脸位置；2.利用侧脸特征，定位侧脸；3.摄像机标定，进一步完善。从而实现驾驶员头部位置定位，控制气囊充气量，减少碰撞伤害。

图像增强是图像处理的一个重要分支，它对提高图像的质量起着重要的作用。它通过有选择地强调图像中某些信息而抑制另一些信息，以改善图像的视觉效果，将图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机进行分析处理的形式。传统的方法在增强图像对比度的同时也会增强图像噪声，而小波变换是多尺度多分辨率的分解方式，可以将噪声和信号在不同尺度上分开，根据噪声分布的规律就可以达到图像增强的目的。

资源描述人脸识别，基于VC和openc的图像处理，包含摄像机调用等

此示例代码为您提供如何图像处理完成，并使用EmguCV操纵的概念。图像处理的一个很好的例子是脸和目标检测与识别等，但在此示例代码中，我只给脸检测和人眼检测的概念。我希望你们，你欣赏和热爱这项工作......

可以播放RTSP的c#调用库，可用c#直接播放RTSP流，当VLC用，有DEMO实例，当作ODM中的解码播放库ffmege，可作为视频监控上的共同解码标准的RTSP流来用，

自组织特征映射（SOFM）学习对输入向量进行分类，根据它们在输入空间的组合规律。自组织映射在竞争层不同于在该相邻的神经元中学会识别的输入空间的邻接部。因此，自组织映射学习神经元分布（就像竞争层）和都是受过训练的输入向量的拓扑结构。本代码是关于自组织特征映射的c++代码，实现了聚类的功能，可以帮助初学者理解神经网络的相关变成内容

图像增强技术是图像处理领域中的基本技术之一。图像增强的目的是信息的改进的可解释性或感知在图像中的人类的观众，或为其他自动化图像处理技术提供更好的投入。近年来，灰度图像增强技术发展迅速。这些算法有一定的灰度图像增强的效果。然而，我们通常处理在日常生活中的彩色图像。由于诸多因素，如有限的动态范围、 照明的影响和显示设备，获得的图像质量的下降，这意味着许多重要的信息很难被人告诉 的眼睛。同时，它是不适合直接使用灰度图像增强技术的彩色图像。因此，我们需要开发彩色图像增强技术，处理的问题。与灰度图像相比，彩色图像仍有颜色的信息，所以那彩色图像是灰度图像比更生动。现在，基于人眼视觉特性，许多彩色图像增强算法已被提出。Retinex 是一种有效技术的彩色图像增强，可以产生很好的增强的效果。但增强的图像具有颜色失真和计算比较复杂。一种鲁棒的彩色图像增强算法。该算法可以提高彩色图像不失真，但彩色图像的边缘不能处理得好。该算法使用高斯滤波估计的背景图像。高斯核函数是各向同性，这会导致不准确估计的背景图像，从而导致的光晕现象。提出的算法包括三个主要部分 （1） 获得亮度的图像和背景图像，（2） 自适应调整，(3) 彩色恢复。

l  跨浏览器，可兼容IE7--IE10， FireFox， Chrome， Opera等几大内核的浏览器，且不需要浏览器再加装任何控件。 l  多系统兼容性、可移植性:由于只包括前台UI,因此二次开发者可很方便将本插件用在任何一种需要流程图的B/S系统应用上，流程图的详细实现逻辑完全交于后台程序开发者自己实现;