LBP算法实例

本压缩文件的主要内容是关于OpenCV主要算法详解在实际应用中的使用帮助，对学习opencv很有帮助。

对一张不规则四边形区域的图像，进行双线性近似插值，还原图像到矩形区域。透视变换：设置要转变前4个点和目标的四个点，生成透视矩阵；基于透视矩阵将原始图像进行透视转换

解压后可以进行SAD匹配，SAD匹配是属于区域匹配的，可以作为入门学习使用。SAD匹配得到的视差可以作为初始视差，然后再进行进一步的匹配。

 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

在视频或者图像配准处理中，错误的匹配往往影响正确的结果，因此剔除无匹配可以提高处理精度。通过MSE剔除错误和不精确的匹配，得到满足要求的精确的正确匹配结果，利用匹配对可以进行后续处理。

#include "stdafx.h" #include #include "glcm_make.h" #include "defautVal.h" #include "feature_extra.h" using namespace cv; using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

OPENCV2.4.8+VS2012编写，基于HOG特征的人群检测，效果不是很好，用于初学者熟悉OPENCV。

是一个将视频投影到物体纹理表面的程序，基于OpenGL代码的，内含可执行文件

这是一个经典的遗传算法MATALAB代码，该算法程序能运行，从网下下载下来的，里面全是英文注释，，，我用了好久才能看懂。。但是大神门肯定很快就能理解的罗。小女子是笨~~一枚。不小心选错了专业。

 非线性变换, 程序能够运行出正确的结果，希望对各位有帮助。