模板匹配的目标识别

屏幕放大镜的源代码，主要模拟windows系统自带的屏幕放大镜，可以学习里面的一些技巧，用C++编写，有兴趣的可以收藏一下。

指纹的特征提取包括端点及交叉点的提取，然后进行去伪点操作，最后再进行特征点匹配，最终得出匹配结果！调试通过

c#实现的图片浏览程序, 实现的图片浏览,可以像幻灯片一样的浏览,在C#上实现的. // 要对程序集进行签名，必须指定要使用的密钥。有关程序集签名的更多信息，请参考 // Microsoft .NET Framework 文档。 // // 使用下面的属性控制用于签名的密钥。 // // 注意: //   (*) 如果未指定密钥，则程序集不会被签名。 //   (*) KeyName 是指已经安装在计算机上的 //      加密服务提供程序(CSP)中的密钥。KeyFile 是指包含 //       密钥的文件。 //   (*) 如果 KeyFile 和 KeyName 值都已指定，则 //       发生下列处理: //       (1) 如果在 CSP 中可以找到 KeyName，则使用该密钥。 //       (2) 如果 KeyName 不存在而 KeyFile 存在，则 //           KeyFile 中的密钥安装到 CSP 中并且使用该密钥。 //   (*) 要创建 KeyFile，可以使用 sn.exe(强名称)实用工具。 //       在指定 KeyFile 时，KeyFile 的位置应该相对于 //       项目输出目录，即 // &nb

本人之前上传过一个在图像中识别时间的Matlab程序，本程序是将它的GUI程序，有用户界面，运行时必须打开mytime.m这个文件再运行，才能看到结果。

上式表示，将ones(N,M)范围内的像素值依次排序，用第n个像素点的值代替该点的像素值，此种滤波器与中值滤波器一样不会使图像的边缘变的模糊，在滤除噪声的同时很好的保留了图像的边缘。之后，设定门限值，将掌纹图像转化为二值图像。由经验得到门限值应为15（或20）。对二值化后的图像先进行膨胀运算、再进行腐蚀运算，将得到的结果与原图像相减，图像上所剩的点即为角点。先膨胀运算，再腐蚀运算，SE表示在进行膨胀与腐蚀时所用的结构元素。SE的确定是此次角点检测的关键所在。SE的形状应与要检测的目标的形状相似。知要检测的目标的形状为弧形，所以SE的形状也应该为弧形。找到两角点的坐标，并将其旋转到一条垂直线上，旋转后的直线作为坐标系的纵坐标。在图像的中心位置切割大小为128*128的图像。这种方法切割出来的掌纹图像的旋转平移较小，而且算法简单，计算量小，比较实用。

采用OpenCV，用大津法otsu自适应检测序列图像中的运动目标，然后检测去除阴影，并用区域生长算法对阴影区域进行修正 OpenCV采用1.0版本，IDE为VC++6.0，经验证，该算法可以有效检测出运动目标被光线遮挡产生的阴影，对智能视频分析有重要作用。

分辨率

是9s128飞思卡尔芯片的舵机代码，由于是较为早期的芯片，所以这代码都是要写代码底层的。

稀疏度自适应(SAMP)信号重构算法在源信号稀疏度未知的情况下能够较为精确的恢复源信号，并且该算法的复杂度不高，能够很好的适应于压缩感知中对一维和二维信号的恢复，是贪婪类算法中比较新的一种算法。 本代码将原图像lena在离散余弦稀疏基下稀疏表示，测量矩阵选取高斯随机矩阵，用SAMP算法对原图像进行重构。  

在采用DCT块压缩标准的图像或视频流中，块效应是一个严重的问题，因此，能够有效地检测并去除块效应逐渐成为人们关注的焦点。而本文基于此目的，提出了一种DCT域的块效应盲测量和去块效应算法，利用HVS和块效应模型估测块效应，进而自适应地去除检测到的块效应。通过实验仿真证实了该算法的有效性，另外其低复杂度，可以在实时视频或图像监控领域得到应用。 基本原理可以分为块效应的盲测量和去块效应两部分。