人脸识别

资源描述最全的OpenCV示例源代码. 这个资源包含了opencv中主要函数的几十个示例，详尽而且具体，并且附有程序运行所需的素材，对于学习opencv具有很强的帮助作用

caffe学习笔记4_学习搭建自己的网络——MNIST在caffe上进行训练与学习学习笔记1_CIFAR-10在caffe上进行训练与学习学习笔记2_用一个预训练模型提取特征学习笔记5_逐层可视化图像特征

目前解决去噪问题，最优的一种方法之一，BM3D，三维块匹配(BM3D)算法：它首先把图像分成一定大小的块，根据图像块之间的相似性，把具有相似结构的二维图像块组合在一起形成三维数组，然后用联合滤波的方法对这些三维数组进行处理，最后，通过逆变换，把处理后的结果返回到原图像中，从而得到去噪后的图像。该方法确实有效，它不仅有一个较高的信噪比，而且视觉效果也很好。

本图像处理程序实现对灰度及彩色图像的基本操作,如图像的打开，关闭，保存；图像的基本处理，如图像放大、缩小、二值化处理、裁剪、浮雕处理、图像增强、直方图等等。

VC二维码识别，可以英文数字，对中文部分识别，可以英文数字，对中文部分识别，可以英文数字，对中文部分识别

所上传的压缩文件包是基于matlab语言所编写的 100个图像处理源码 ，包括图像旋转，图像运算，图像灰度变换等，希望对您有帮助，欢迎下载

能够实现obj文件的读入 旋转平移 缩放，可以在 vs2010 上 完美运行，dll文件在第一个文件夹里，可是自己情况选择添加。，

合成孔径雷达 （SAR） 图像受突出的散斑噪声，通常被认为是一个纯粹的乘性噪声的过程。理论上讲，此乘性噪声是变化的标准偏差为信号值，"系数，"比理论上不断在 SAR 图像中的每一点。大多数为相干斑抑制的筛选器基于此属性。这种属性是 irrelevantfor 新的滤波器结构，基于方向平滑平滑 （EDS） 删除无模糊边缘散斑噪声的 SAR 图像的增强定向 （DS） 理论。我们的有效性这比作既定的散斑噪声去除技术对 SAR 图像滤波新方法。源纸： M.Mastriani，A.E.吉拉尔德茨，"增强方向平滑算法的边缘保持平滑的合成孔径雷达图像"，测量科学审查、 Volume4，第 3 节，2004年。

使用说明第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。该系统的识别率一般情况下为90%。此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。具体使用请参照书中说明。