基于MFC下OpenGL的环境配置

这是一个Matlab实现的隐马尔科夫树模型，用于计算图像的Contourlet系数。程序同时还包括图像去噪、纹理恢复的应用模型 .

图像处理在现实生活中用的越来越多，机器视觉内软件开发也越来越流行，编程语言也很多，labview变成门槛低，学的快，好用，实用。此程序使用labview的机器视觉控件进行了简单的图像二值化处理。

翻译  maninwest@Codeforge 作者:Dejan Mauer@CodeProject在一张图片中找到人脸可能不怎么容易。有些商业化和开源框架可以帮助开发者完成这个任务。 我要推荐的商业库是 Neurotechnology VeryLook. 也许，人脸识别的最有名的开源框架是  Intel 的 OpenCV (Open Computer Vision) ，它不只能用于识别人脸，还可以用于其他地方。但是 这是基于  C++ 的，不方便在  .NET 环境中使用。EmguCV 提供了一个 到 OenSV 的 .NET界面解决了这个问题。虽然这个框架很强大，但是使用起来不容易。在这里，我将介绍最简单的人脸识别- 使用 开源库 Accord.net,它构建在 AForge 图像库上.使用代码代码示例是从附件中的程序中提取出来的。我仅关注主要功能-使用 Accord.net库找到人脸Dim detector As HaarObjectDetector Dim cascade As New FaceHaarCascade detector = New HaarObjectDetector(cascade, 30) 首先要声明 classHaarObjectDetector. 这个类封装了找到图片中不同对象的算法。对象用所谓的级联描述，很多开源项目中都有（脸，左眼，右眼，两只眼，

生物指标是归档的生物数据的统计分析。脸是最好的生物数据最能说明一个人之一。人脸识别系统发现应用在许多领域的脸广泛公认是总是向社会开放。脸识别中人机交互、 安防系统、 社会网络等发现应用程序。

在用稀疏表示做图像去噪、去模糊、恢复、修复时通常需要用到表示系数的求解，而OMP是最常用的经典解法之一。

资源描述 Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献,其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不仅仅取决于该点进入人眼的绝对光线，还和其周围的颜色和亮度有关。Retinex这个词是由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex)两个词组合构成的.Land之所以设计这个词，是为了表明他不清楚视觉系统的特性究竟取决于此两个生理结构中的哪一个，抑或是与两者都有关系。

这个代码是一个完整的人脸识别代码。包括：一个训练主程序，一个测试主程序，一个SVM主程序，一个pca主成分分析程序。同时还包括一个小型训练样本集合一个测试样本集。

matlab code for image fusion, containing two methods: hsi and pca. 代码中有详细的hsi变换及pca变换，并将它们分别用于两幅图想的融合中，效果非常不错。

图像处理中用到的非常多的Gabor变换提取图像纹理特征的源代码，纹理特征是掌纹中最重要的形态特征，而且掌纹特征中的主要纹线形成是与生俱来的，具有唯一性和确定性，基本上不发生改变，同时在低质量和低分辨率的图像中，我们仍能够清晰地辨认出掌纹的形态特征。

meanshift算法图像平滑算法函数：  B = meanshiftsmooth(A,hr,hs,method)   输入参数：          A：     待平滑的图像          hr:     均值平移算法中的值域窗宽          hs:     均值平移算法中的空域窗宽          method ：  "guass" | "flat". 两种类型的核函数，默认为"guass"  输出参数：          B:      平滑后的图像