图像处理之马赛克效果

 对于人脸识别，目前所采取的大多为对图像进行分析、解剖，把感性的人脸图像抽象化、模式化。以期最终建立关于人脸的数学模型，从而通过模型，让人脸识别变得十分简单。然而人脸之复杂，随环境、年龄、等的变化更是无法预测。我们的最终目的是制造出和我们一样有人脸识别能力的机器，它们的人脸识别能力不应该超出我们的范围。   人脸本身是一个随机的变量，不同的角度、不同的光线、不同的打扮，都会产生不一样的结果。因而我们认为人脸本身更像一个不确定的概率。所以通过模型的建立来进行识别不是不可以，但会十分复杂，而且所达到的目的并不一定是我们想要的。即使是通过机器学习进行的人脸识别，其自身本质也是通过系数加权等最终得到的结果，所以本质也是单一数学模型的建立、数据的各种复杂处理。   人的大脑是最好的识别工具，因此我们应该从人大脑的识别机制入手，模拟大脑的识别

基于样例的图像修补方法，可以用于移除较大的目标，修复较大的区域。VC++环境很好的代码 非常详细，欢迎下载。一起交流啊 很详细的啊基于样例的图像修补方法，可以用于移除较大的目标，修复较大的区域。VC++环境很好的代码 非常详细，欢迎下载。一起交流啊 很详细的啊

C++实现了图像处理的腐蚀和膨胀算法。MFC工程实现，工程配有效果图，可直接使用。

图像处理VC++框架和代码，包括点运算，线性变换，频域变换，复原，形态学，分割，滤波等等功能

图像处理成有马赛克的样子，VS2008 C#开发，适合图像处理研究参考

可以调整图像色阶、锐度、反色、灰底均衡，还可以对图像进行反转、平移、旋转等操作

本程序是在 MFC 中使用 OpenCV 的演示程序，由3部分组成。 一、Windows 下用 MFC 编制的程序框架 采用设备无关位图DIB实现Windows多文档模式下图像的显示，实现显示的关键函数StretchDIBits的原型如下：

一种新的单目标长时间（long term tracking）跟踪算法。该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡等问题。同时，通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的“显著特征点”和检测模块的目标模型及相关参数，从而使得跟踪效果更加稳定、鲁棒、可靠。

资源描述了解数字图像处理的基本算法，如平移、旋转、平滑、锐化、灰度图的转化、对比度扩展，腐蚀、膨胀...

傅立叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。本程序实现了图像的傅里叶离散变换变换，傅里叶变换部分使用了openCV的函数库。