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应用背景输入图像和对应的矩阵可以使自己的图像处理工具：模糊，边缘检测关键技术该关键技术是你计算它的基础上的过滤器矩阵；

此代码分别用C++和matlab写的混合高斯背景建模，自适应确定高斯分量的个数，由Z.Zivkovic开发，相关文章是Improved adaptive Gausian mixture model for background subtraction。

资源描述mean shift 的迭代过程只做了一次，交流参考使用。里面有详细说明

应用背景运动模糊图像是常见的模糊图像之一，在生活中处处存在，比如相机照相是手抖动就有可能造成运动模糊，在军事，交通，医学等方面都有应用，所以对运动模糊图像复原的研究有重大的意义。关键技术本文先假设运动尺度和运动角度，构造一个点扩散函数，使原图像变模糊，然后运用四种算法对图像进行复原（维纳滤波，最小二乘法，L-R，以及盲卷积），通过对比看哪种算法效果更好。

  基于模板匹配操作比较简单，实现效果也是比较好的。该方法的主要思路是待检测图像与先前做好的模板图像之间提取的特征向量逐个进行比较，计算它们之间的相似度，然后将图像归于相应的类。本次实验使用的模板是trainImgs中的train20.dat文件先建立模板，然后  在计算待检测图像与模板之间的欧氏距离，与设定的阈值相比较，从而检测出该图像的人脸区域。#include "stdafx.h"#include "facedetect.h"#include "facedetectDoc.h"#include "facedetectView.h"#ifdef _DEBUG#define new DEBUG_NEW#undef THIS_FILEstatic char THIS_FILE[] = __FILE__;pDC->TextOut(600,10,"操作说明：");pDC->TextOut(600,40,"步骤一：载入训练库 *.dat 生成模板");pDC->TextOut(630,60,"（训练库在程序关闭前只需载入一次）");pDC->TextOut(600,80,"步骤二：载入 *.raw 或 *.txt/*.lst");pDC->TextOut(630,100,"如果载入的是 *.txt/*.lst 列表");pDC->TextOut(640,120,"按 Page Down/Up 翻页");pDC->TextOut(650,140,"（需要修改 *.txt/*.lst 里边的存放地址）");pDC->TextOut(650,160,"（注意存放地址不得出现中文或符号

应用背景vs2010+opencv2.4.8,这个是测人脸识别代码的准确率的，具体人脸识别的方法在我上传的另外一个代码里面。里面也有两个cpp,testLBPHaccuracy.cpp测得是LBP方法的准确率，testLBPloadAccuracy.cpp则更为精简，测得是直接下载分类器用于测试的准确率，理论上说两个应该一样。关键技术可以修改createLBPHFaceRecognizer()此函数的参数例如改默认参数为 (1,8,4,4,DBL_MAX)和修改训练图片的张数（即修改at.txt文件）再分别测它们的准确率和时间。里面附有我测的各种变化的准确率和时间（包括在vs上跑的时间和板子上跑的时间）大家可以参考一下，从内存，时间，准确率选择最适合的参数。

该源码实现对视频的采集功能，外连设备采用USB接口，有较为清晰的操作界面，非常实用的源代码

利用参考图像和 ip 摄像机输入的 3D 对象检测。比较不同形状的目标检测与摄像头输入 ref_image。

运用opencv中的一些常用的基本函数，实现用户可以通过鼠标来画方形，函数my_mouse_callback()用来响应鼠标事件，并且根据event来确定给出的响应的功能。

一个好用的图片处理开源工程，实现了图片处理的各种效果。代码来源于code4app