图像处理中的渐晕现象

资源描述基于opencv的图像处理程序，利用了visual studio C++的平台

这是一个Matlab实现的隐马尔科夫树模型，用于计算图像的Contourlet系数。程序同时还包括图像去噪、纹理恢复的应用模型 .

Ramtin Shams 07年发表的文章《Speeding up Mutual Information Computation Using NVIDIA CUDA Hardware》 利用CUDA计算互信息实现加速，此为此方法源码。 源码包中包括源代码以及相关论文。

资源描述该应用程序实现了球面模型，可以将鱼眼图进行展开后，把鱼眼图像贴付到球面模型上。然后应用程序会显示三维立体全景。这是个flash编写的应用程序。

类似windows自带的图片浏览器 没放缩 连结电脑硬盘，可选择电脑内的图片浏览

大每一本OpenGL入门的书都会讲到OpenGL的Select模式，它采用一种方法使得可以获取当前鼠标点选的几何图形。简单的来说这种方式就是首先调 整Projection矩阵，使得你透过从鼠标点选附近的一个正方形（大小可设置）看到的世界。然后开始绘制，当每一次绘制的时候都会判断你会不会看到。 如果看到，那么，你就是选择了这个几何图形了。更为具体的过程可以参见相关的书籍。 http://hi.baidu.com/sishenfuhuo/blog/item/e98b852ef94013371e30892a.html2.在OpenGL红宝书中介绍了一种简便易行的办法:在后缓冲中 使用不同的颜色重绘所有对象,每个对象用一个单色来标示其颜色,这样画好之后我们读取鼠标所在点的颜色,就能够确定我们拣选了哪个物体。这种方法有一个缺 陷,当场景中需要选择的对象的数目超出一定限度时,可能会出现标识数的溢出。对于这个问题,红宝书给出的解决办法就是多次扫描。实践证明这种方法的确简便 易行,但仍有不少局限性,而且做起来并不比第一种机制方便多少。限于篇幅,不再赘述。

虹膜识别是一种重要的生物特征识别的身份识别中的方法成为非常活跃的课题研究和实际应用。虹膜识别系统包括虹膜区域定位和其次是虹膜识别的虹膜图像的数据集的生成。在此研究中，虹膜区域的内部和外部边界的定位提出了一种快速算法。归一化在寻找边界阶段，位于后虹膜从图像中提取的眼睛，然后哈尔变换用于代表数据集。使用此数据 集哈尔变换用于虹膜模式的分类。自适应学习策略培训的哈尔变换应用。仿真结果表明了遗传算法在个人身份识别的有效性。

本程序可以在c语言下进行jpg格式与bmp格式的相互转化，本程序自成一个模块，无需更改，可以作为单独程序运行，或进行地址的未调整，作为一个模块嵌入到程序中使用，翻遍简单有效！

资源描述这里在VS2010和opencv2.4.9的环境下编码的调取摄像头并对摄像头捕捉到的图像进行处理。第一步：初始化摄像头。第二步：设置图像属性。第三步：获取一帧图像》第四步：显示图像cvshowimage().第五步：保存图像。第六步：对图像进行阈值分割。第七步：对图像进行二值化处理.

人脸检测是一种确定的位置和大小的数字图像中人脸的计算机技术。它检测的脸并忽略任何其他，如建筑物、 树木和机构。人脸检测可以视为更一般的情况下的人脸定位。在人脸定位，任务是找到的位置和大小的面 （通常为一) 已知数。在人脸检测，脸上是处理和按位与底层的人脸图像数据库中匹配。任何微小的变化，在面部表情，例如微笑，嘴唇运动，将不匹配的脸。 人脸检测可以视为对象类检测的具体案例。在对象类检测中，任务是找到的位置和大小的所有对象都属于一个给定类的图像。例子包括上部躯干、 行人和汽车。 人脸检测算法专注于正面人脸的检测。它是类似于图像检测