人脸检测

基于C++ 数字图像处理，主要为几何变换，放大缩小翻转等                                                   

examplehaffuman.m  哈夫曼应用实例examplepalar2.m   平面一般分割examplepalar.m    平面分割 1-D 游程编码应用实例lzwexample.m      lzw编码的应用实例erzhifenjie.m     平面的分割8层suanshubianma.m   算术编码code1.m          图像直方图均衡化处理code2.m          图像直方图规定化处理

下面的 Matlab 项目中包含的源代码和用于 RGB 图像，使用小波变换压缩的 Matlab 例子。RGB 图像只能压缩，然后进行处理。在项目文件中列出了源代码和包含在此项目中的文件。小波变换是图像压缩的最佳技术。

应用背景delphi  图像旋转  任意角度旋转  鼠标拖动旋转  包括组件及源码程序关键技术Delphi 旋转图像   制作旋转按钮等等效果

自己写的用opencv实现切割保存图像中感兴趣区域函数，可以在添加代码后直接调用函数实现切割

应用背景kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。聚类，简单地说就是把相似的东西分到一组，同 Classification (分类)不同，对于一个 classifier ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做 supervised learning (监督学习)，而在聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似 度就可以开始工作了，因此 clustering 通常并不需要使用训练数据进行学习，这在 Machine Learning 中被称作 unsupervised learning (无监督学习)。关键技术kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。

资源描述将一系列图片合成视频。通过设置一系列图片的命名为连续数字，程序代码可以实现输出为顺序播放该系列图片的视频。并且在程序中可以通过调节视频帧率改变图片在视频中的播放速度。默认的视频输出格式为avi格式。

资源描述twain协议的官方文档+官方开发例程+TWain接口规范概述及其应用+Introduction-to-TWAIN-Direct。整理了官方的大部分内容，之后会附上官方文档的中文翻译。

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。

一个算法从视频中提取关键帧并存储为JPEG图像和整个视频和图像的总结