自编效果很好的边缘检测算法

人脸识别是研究的关键领域之一。它有许多应用程序和使用。许多方法和算法提出了像 3D 人脸识别等。 人脸识别来下像视网膜、 虹膜、 指纹等生物特征的识别。张脸的特征被称为生物 标识符。生物特征识别不很容易伪造、 放错位置或共享访问通过生物特征识别，因此 标识符给了我们更好地保护的方式提供服务和保障。我们还可以开发很多聪明的人 应用程序可能会提供安全和身份认同，我们提出一种新型脸识别使用的方法 RobustPCA 和径向基函数网络。这些系统可

该项目是用来识别在眼底图像的黄斑。 对我们有一个眼底图像，并将其加载到程序，并将其转换为rgb为灰色，然后将其施加形态学处理。之后，该输出有助于在得到的光盘，在眼底图像。 然后输出被用来寻找其中中央凹是loacted黄斑位置。黄斑是位于2.5* DD的距离。 （盘直径）。 因此通过定位OD，我们可以很容易地进行本地化和黄斑中心凹进一步....

在视频显示任务的循环中，程序首先将视频数据从输入缓冲区读入自己开设的临时图像处理缓冲区，再在临时图像处理缓冲区上进行处理，处理后的数据再输出到输出缓冲区。

 非线性变换, 程序能够运行出正确的结果，希望对各位有帮助。 

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 .

// //Example 5-1. Doing something with each element in the sequence of connected components returned //             by cvPyrSegmentation( // /* *************** License:**************************    Oct. 3, 2008    Right to use this code in any way you want without warrenty, support or any guarentee of it working.    BOOK: It would be nice if you cited it:    Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library

高阶着色器语言（High Level Shader Language，简称HLSL），由微软拥有及开发的一种语言，HLSL 独立的工作在 Windows 平台上，只能供微软的Direct3D使用。 HLSL是微软抗衡GLSL的产品，同时不能与OpenGL标准兼容。他跟Nvidia的Cg非常相似。 HLSL的主要作用为将一些复杂的图像处理，快速而又有效率地在显示卡上完成，与组合式或低阶Shader Language相比，能降低在编写复杂特殊效果时所发生编程错误的机会。 HLSL已经整合到了 DirectX 9中 这组代码是HLSL的入门代码

Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。结合Klaman进行轨迹预测。

把一段avi视频转换为多帧jpg文件，其中实例内包含avi文件，生成的jpg文件序列默认放置在源码文件夹下。

运用opencv中的一些常用的基本函数，实现用户可以通过鼠标来画方形，函数my_mouse_callback()用来响应鼠标事件，并且根据event来确定给出的响应的功能。