模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响

资源描述使用vs+C++，opencv2.4.9在windows平台上的运动目标检测追踪代码

附件中提供的代码是根据文章“Image Denoising Via Sparse and Redundant Representations Over Learned Dictionaries”编写的，整个程序分为两个阶段，第一，稀疏分解，第二，字典学习过程。在稀疏分解中采用的是正交匹配追踪算法（OMP），在字典学习过程中采用K次奇异值分解方法（SVD）更新字典原子。

基于ArcGIS Engine 开发的百度地图瓦片拼接程序，可支持一个文件夹中的所有瓦片拼接，也可支持某一个文件目录下的所有瓦片拼接，要求瓦片带有txt文件来保存四个角点的坐标。采用c#语言编写，代码注释清楚，界面美观，下载后可直接使用；本人原创，已经在实际项目中多次使用，程序稳定。

基于opencv的人脸检测 QT实现 首先需要在windows环境下建立opencv开发环境 在qt里边配置好opencv环境 在linux平台只需要移植过去就可用

一个手势识别来控制鼠标的软件 通过摄像头捕捉手的移动从而来控制鼠标-A gesture recognition software to control the mouse through the camera to capture hand movements to control the mouse

资源描述 此程序实现实时打开摄像头解二维码的功能，左边为实时相机拍摄画面，右边为解到二维码的内容，根据不同的二维码实时更新，具体界面如下：

把24位的图片转换为8位的灰度图,C++程序，把真彩图转换为256

应用背景在不同背景下提取手势的二值图像，这里主要在背景不怎么变化的情况下，通过划分前景背景提取出手势图像。关键技术利用多帧平均建立背景模型，然后就是滑动平均法实现背景的实时更新。

过去的几年里已经看到照片的使用响应非均匀性噪声 （PRNU） 的一个独特的指纹如影像传感器，在各种数字的法医学应用源设备标识、 验证内容的完整性、 和身份验证。然而，使用一种颜色筛选数组捕获的每个像素的三个颜色分量的唯一介绍了彩色插值噪声，同时现有的方法提取 PRNU 为解决问题提供没有有效的手段这一问题。因为人工色素获得通过彩色插值过程不直接取自由物理硬件的场景，我们期望，PRNU提取的物理组件，都是免费的插值的噪音，应比从更可靠人工渠道，进行插值噪声。在此基础假设我们建议夫妇解耦的 PRNU (CD-PRNU)提取方法，首次分解每个颜色通道到四个的子图像，然后提取物 PRNU 噪声从每个子图像。PRNU 的子图像的噪声模式然后组装得到裁谈会 PRNU。这种新方法可以防止插值噪声传播进入物理组件，从而提高设备识别的准确性与图像内容的完整性验证。索引术语 — — 彩色滤光阵列、 马赛克

一个VC编写的屏幕画笔，用vc6和vc2008都可以编译通过，供大家学习参考，能力有限，有不好的地方希望大家指正，共同进步，程序就是用来大家分享，可随意在屏幕上绘图