ADaboost分类方法

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该版本是通过打开摄像头采集视频数据，实时调用opencv里面的haar级联分类器实现人脸检测功能！

对源图像指定区域（通过矩形的左上角和右下角的坐标点指定）使用最小误差最佳阈值法，通过迭代获得该区域的最佳阈值。

C#数字图像处理算法典型案例(源代码) gray c#图形图像处理  基础 灰度处理

首先计算背景图像与当前帧图像介的差，然后对差分图像进行二值化和形态学滤波处理，并对所得结果进行区域连通性分析，当某一连通的区域的面积大于某一给定阈值时，则成为检测目标，并认为该区域就是目标的区域范围，就可以确定目标的最小外接矩形。目标跟踪模块已有两个基本实现的方法，但运用背景差分方法对图。像进行二值化和滤波的效果，还远没有达到独立、稳定的跟踪要求，必须尝试多种运动目标提取方法及滤波算法。

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！

vc编的图像去雾程序，基于暗通道优先，在细化透射率分别使用中值滤波和双边滤波，代码简单，效率较高，去雾效果良好。

资源描述自己写的几个经典图像滤镜，熟悉图像处理算法，随后将双边滤波美白磨皮也加上，以及二乘拟合，模拟当下流行的经典滤镜效果

包括均值滤波，中值滤波，低通滤波。中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。二维中值滤波输出为g（x,y）=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)} ，其中，f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板，通常为3*3，5*5区域，也可以是不同的的形状，如线状，圆形，十字形，圆环形等。

在视频或者图像配准处理中，错误的匹配往往影响正确的结果，因此剔除无匹配可以提高处理精度。通过MSE剔除错误和不精确的匹配，得到满足要求的精确的正确匹配结果，利用匹配对可以进行后续处理。