基于MFC下OpenGL的环境配置

在学习图像处理时做的汉字点阵字体生成工具，界面是参考网上一个点阵字体生成器，可以获取任意字体和大小的汉字的点阵，为后面的汉字识别提供样本，要用VS2005或者以上版本打开

在彩色空间中，皮肤颜色的分布较为集中，与其他景物颜色间有较好的可区分性，可以用模型描述或对样本进行学习的方法加以判别。图像中皮肤颜色的差异主要由光照引起，在检测中只考虑色度信息，就可以减少光照的影响，使肤色的分布更趋集中。通过检测皮肤区域，可以缩小人脸的搜索范围，提高检测速度。HSV空间是RGB空间的非线性变换，它将原本相关性很强的R、G、B值转换为相关性较弱的H、S、V值，H和S分量与人感受色彩的方式相一致。HSV颜色空间可以用一个圆锥空间模型来描述。

step1:用高斯滤波器平滑图象；  step2:用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向；  step3:对梯度幅值进行非极大值抑制；  step4:用双阈值算法检测和连接边缘。

针对满文文字的特点，利用基于主轴的投影法进行文字分割，该程序可以将满文文字分割成单个满文字母，分割准确率较高。

该程序提出了金字塔算法实现的古典 Lucas 沓。Lucas 沓的光流计算迭代执行提供足够的地方跟踪精度。

局部二进制模式（LBP）是一种用于在计算机视觉分类功能。 LBP是中提出的纹理光谱模型的具体情况1990年 [1] [2] LBP在首次描述1994。[3] [4]它已经被认为是一个强大的功能用于纹理分类;它已经进一步确定，当LBP 是结合梯度方向直方图（HOG）的描述符，它大大提高了对某些数据集的检测性能。  LBP的特征矢量，在其最简单的形式中，以如下方式创建：  划分检测窗口进入细胞（例如16×16像素的每个单元格）。  在一个小区中的每个像素，比较像素到它的每一个8邻居（在其左顶，左中间，左底部，右顶部，等等）。 跟随一个圆，即顺时针或逆时针的像素。其中，中心像素的值大于邻居的值，写入“1”。否则，写“0”。这给 出了一个8位二进制数（通常转换为十进制为方便起见）。 计算直方图中

这是初学者的计算机视觉和图像处理的基本操作。在这一来源代码作一些图像操作。这些都是 ；阈值 erosiondilation

非常基本的图像匹配算法，利用OpenCV的Match语句 ，匹配。简单易用，并且使用，可以作为OpenCV 的入门练习使用！

两幅图 实现对模板图片的匹配。并会把在原图像中的位置给画出来， 使用的是ssda图像匹配的算法。                                                                                                                                                              &nbs

  图像反转, 自己编写的程序，已经经过难证，程序能够运行出正确的结果，希望对各位有帮助。