opencv 眼部和脸部检测

应用背景蚁群算法是一种自组织的算法。在系统论中，自组织和它组织是组织的两个基本分类，其区别在于组织力或组织指令是来自于系统的内部还是来自于系统的外部，来自于系统内部的是自组织，来自于系统外部的是他组织。关键技术蚁群算法具有较强的鲁棒性。相对于其它算法，蚁群算法对初始路线要求不高，即蚁群算法的求解结果不依赖于初始路线的选择，而且在搜索过程中不需要进行人工的调整。其次，蚁群算法的参数数目少，设置简单，易于蚁群算法应用到其它组合优化问题的求解。

opencv2打开双摄像头，解决了opencv2在Linux下不能打开摄像头的原理，在Linux下，考虑大带宽的原理，在640*480分辨率下， Linux的带宽是不能支持两个摄像头i的，因此只能采用分辨率比较低的320*240模式，才能打开双摄像头。

该代码用于提取手指静脉的特征，对于一副图像有一串二进制码。对于两幅图像，用海明距离相似度可以比较两幅图像的相似度。

给定的代码计算图像描述与特征点。给定的代码计算图像描述与特征点。给定的代码计算图像描述与特征点。给定的代码计算图像描述与特征点。给定的代码计算图像描述与特征点。给定的代码计算图像描述与特征点。给定的代码计算图像描述与特征点。

使用Opencv库在VC++平台下开发的基于视频人脸检测和跟踪。人脸检测使用的方法是肤色分割和Gentle Adaboost算法。人脸跟踪采用的是Camshift算法和卡尔曼滤波算法。能得到好的处理结果。

通过电脑摄像头的拍摄，对视频中出现的手掌和拳头进行检测并标记，程序现在还是不很稳定，需要加以修改，后续如果有改动，在往上面增加。

形态学操作是最近才提出的新的方法，在matlab中有很好地运用，但是在opencv中函数明显不足，而且还有问题，可用性不高。本程序实现了c++环境中的多种形态学操作，如：开、闭、膨胀、腐蚀、骨化、细化等。可以说是很有用处的，已经调试，没有问题。

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利用形态学处理对道路进行分割提取，包括中值滤波3x3,5x5,7x7等不同模版下的道路提取，可以有效的提取出道路的骨外扩，后面有详细的备注说明。