鱼眼校正具有俯视变换功能

2001年，Adaboost算法首次应用到了人脸检测应用上，并得到了很好的效果，在人脸检测方面取得了巨大的成就：1）首次采用Haar特征来对人脸图像的灰度分布情况进行描述，由于Harr特征的简单有效性，提高了检测速度；2）挑选出一些具有样本能力的Haar特征的组合来构成强分类器；3）采用由粗到精的思路来构造级联人脸检测器，先用强分类器把图片中大多数的背景和无关区域滤除，再增强分类器的复杂度，继续滤掉剩余的无关区域，最后剩下的就是人脸区域，该种方法达到了提高了人脸检测速度的目的。本资源位Adaboost人脸检测的具体实现。

这是一个完全工作三维人脸识别系统在 python 中作出。请在自述文件中找到的说明。它实现了以下功能： 1。归一化2.平滑3.内插4.裁剪5.缩放6.关键点提取7.旋转

mfc制作胡基于opencv的显示图像的功能，非常适合学习与应用，也可以作为图像处理与机器视觉项目开发的基础

学习数字信号处理时，基于时间的离散傅里叶变换和基于频率的离散傅里叶变换及其对应的逆变换，非常重要。下面程序实在VS的平台上运行的程序，希望对大家有用处。次程序集合了三个程序为一体，更简洁实用。

应用背景 VS是2010的，网上寻找教程配置opencv和HALCON，然后运行程序，就可以根据按钮进行颜色提取，最后输出阈值，就可以在程序中进行运用。关键技术 使用mfc编写用户交互界面，然后对RGB颜色进行颜色通道分离，最后判断得出阈值，而且HSI空间对亮度的敏感度很小。

分布式压缩传感,可用于信号，图像等重构，里面包含Compressive Sensing理论文件，MATLAB源码，以及相关文 档

手势检测从视频序列中检测到手并定位手的区域，该过程对于特征的选择与处理相当关键，肤色及运动信息是经常被采用的两个有效的特征。但是，现实环境中由于光照变化、背景复杂及其它不可预知的干扰，仅一个特征往往不能有效地定位出手，需要多种特征互补，手势检测方法分为基于肤色信息、基于运动信息及多信息结合三类。本实验通过肤色信息检测出人手的位置，并使用红色矩形框框出区域。

该文件提供视频图像运动目标检测的框架，包括简单实现，数字图像处理一书中的源代码，MFC多文档实现

基于retinex理论的图像去雾代码。本代码实现基于Retinex理论的三种方法，分别为单尺度Retinex，多尺度Retinex，以及自商图像方法。直接运行每个文件夹下的test文件就可以得到对应的方法的处理结果。

在Altera FPGA上实现的视频处理系统工程程序，通过采集AV通道的视频数据，存储到SDRAM中，然后读取数据进行处理，最后VGA口输出。可以灵活的添加其他处理模块，如定义LCD显示，音频处理，LED灯点亮、数码管显示等模块。