摄像头捕获

提供Harris、和Harrislaplace角点检测matlab源程序，以及若干张用于实验的图片，可运行！

这是一个小的源代码，它向您展示了如何在C#。。。

部分内容源于网络，经过自己的修改，可以在matlab上实现对图像的完美拼接，利用相位相关算法。是不可多得的高速拼接源码，对于刚学习图像处理的朋友来说值得参考，测试图片的选取要适当，要大小相同（同像素），敬请指正批评。

对于人脸检测的人脸样本准备，通常需要手工从图像中截取人脸区域，为了程序鲁棒性的考虑，生成的人脸样本需要还要有一定角度的旋转；对基于统计训练的图像自动标定（image alignment，比如Active shape model 或Active appearance model）方法来说，第一步工作就是手工在图上把物体轮廓标出来，这些点一般称为landmark。 程序就主要完成这两个功能： 1.先准备个标准形状做参考，比如从论文里找这样一张图，用ginput按顺序选68个点（68个点的定义见CMU那帮人的论文，文

分析图像、物体和视频信息过程，我们常把看到的物体用直方图（histogram）表示，直方图可以用来描述各种不同的事情，如物体的色彩分布、物体边缘梯度模板，以及表示目标位置的概率分布。直方图广泛应用在计算机视觉应用中，简单说，直方图就是对数据进行统计，将统计值组织到一系列事先定义好的bin中，bin中的数值是从数据中计算出的统计量，这些数据可以是诸如梯度、方向、色彩或任何其他特征。直方图获得的是数据分布的统计图。 cvCvtPixToPlane openCV里面的一个函数 可以看作cvSplit是他的宏：  

图像评价（均值、清晰度、信息熵、标准差）

ICCV会议上，关于稀疏编码图像恢复的文章，pdf格式，文章中也给出了源代码的下载网址。

人脸检测是一种确定的位置和大小的数字图像中人脸的计算机技术。它检测的脸并忽略任何其他，如建筑物、 树木和机构。人脸检测可以视为更一般的情况下的人脸定位。在人脸定位，任务是找到的位置和大小的面 （通常为一) 已知数。在人脸检测，脸上是处理和按位与底层的人脸图像数据库中匹配。任何微小的变化，在面部表情，例如微笑，嘴唇运动，将不匹配的脸。 人脸检测可以视为对象类检测的具体案例。在对象类检测中，任务是找到的位置和大小的所有对象都属于一个给定类的图像。例子包括上部躯干、 行人和汽车。 人脸检测算法专注于正面人脸的检测。它是类似于图像检测

用块匹配法进行运动估计的matlab实现方法，返回运动矩阵

利用三维傅立叶变换对点云数据进行变换，可以将点云数据由空间域转换到时间域，把点云中的噪声都集中在高频区域，便于噪声的处理。