WS2811控制RGB LED代码

C#摄像头实现拍照功能的简单代码示例，winforms程序， 使用avicap32.dll调用摄像头，录像或者抓拍照片。代码不多，但是简单适用

P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换P0302：二维离散余弦变换的图像压缩P0303：采用灰度变换的方法增强图像的对比度P0304：直方图均匀化P0305：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响P0306：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波P0307：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波P0308：图像的自适应魏纳滤波P0309：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化P0310：图像的高通滤波和掩模处理P0311：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理P0312：利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对图像进行锐化处理 

资源描述人脸识别，基于VC和openc的图像处理，包含摄像机调用等

本系统使用的硬件是天敏VC4000监控卡，其中使用了MPG4c32.dll、MediaTransmit.dll、MediaTransmit.lib、MediaTransmit.h、Sa7134Capture.dll、

此程序能够实行图形的旋转和平移，在VS2008上能正确的运行，却能够实现任意角度的旋转，任意距离的平移

从摄像头获取一帧帧图像，经过一些初步处理，包括图像的二值化，灰度化，形态学滤波，图像腐蚀，图像膨胀等方法完成对获得图像的初步处理，然后利用opencv库中的霍夫圆识别算法，识别灰度图像中的圆并实时显示在摄像头画面中。运行环境：win7，vs2010，opencv2.4.3

应用背景人脸检测算法的可靠性很大程度上依赖于分类器的设计，在2001年，Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和《Robust Real-Time Face Detection》，在AdaBoost算法的基础上，使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸检测，他俩不是最早使用提出小波特征的，但是他们设计了针对人脸检测更有效的特征，并对AdaBoost训练出的强分类器进行级联。关键技术 人脸检测从整体来看分为四个部分： 1、Face detection 人脸识别，即识别出这是人的脸，而不管他是谁的。 2、Face preprocessing 面部预处理，即提取出脸部图像。 3、Collect and learn faces 脸部的特征采集和学习 4、Face recognition 脸部识别，找出最相近的相近脸部图像。

应用背景基础轮廓查找——findContours+drawContours；开发测试所用IDE版本：Visual Studio 2012。-Program description: Based on 2.4.4 Function: base profile Find findContours+drawContours development and testing of the operating system: Windows 7 64bit IDE version used for development testing: Visual Studio 2010关键技术opencv2.4+vs2012对图像中的轮廓进行提取，查找

这基本上是车辆计数系统使用 matlab。它将视频文件作为输入，生成框架。通过平均第 10 帧，然后获得背景。然后应用图像处理技术来检测和跟踪这辆车从视频帧。

MATLAB中编程，偏最小二乘回归的通用程序，输入两个矩阵，输出预测值及相关误差。