隐写分析代码

小波变换的嵌入零树

OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#,Ch, Ruby的支持。本代码主要是展示，cvmat的一些基本操作。希望可以帮到大家。

人脸特征点识别代码，可做学习之用。使用vs2010和opencv4.0开发，当人脸出现在摄像头中时，可以检测出人脸特征点的位置并标定出来

应用背景基于肤色分割手势图像可以很大程度除去背景，但因为人脸也是肤色也能被检测出来，这里就要除掉人脸信息。只留下手势信息就行。关键技术通过先对视频帧得到每个像素的概率，从而获得概率似然图像，再对该图像进行阈值分割

在雾覆等天气条件下, 大气粒子的散射作用导致成像传感器采集的图像严重降质"图像去雾技术的任务 是去除天气因素对图像质量的影响,从而增强图像的视见度"本文归纳和总结了图像去雾技术的国内外研究现 状"将现有的方法分为基于物理模型和非物理模型两类, 分别详细阐述了这两类方法, 分析它们各自的优势和不 足,并总结了算法性能评价的无参考客观质量评测准则"最后, 指出该技术的研究难点和发展趋势"

包括了拉普拉斯金字塔的matlab数字图像融合代码以及小波变换的融合代码，一些小波函数的功能描述并且给出了详细的例子，对于初学者有很大的帮助

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。本代码是基于HOG特征值的算法，在时间和准确性上都十分不错。 具体的，分类器的选择问题.ALT和ALT2效果较好，ALT _Tree检测时间略长，默认的准确性较差，所以应选用ALT或ALT2

我们建议制定多目标跟踪为最小化连续能量函数。以外的许多近来的方案，我们专注于设计的能量函数，代表该问题尽可能忠实地，而不是一个是适合于优雅的优化。然后，我们去构建一个合适的优化方案，以找到能提出强烈的局部极小。该方案扩展了共轭梯度法具有周期性的反式维跳跃。这些举动允许Search逃脱弱极小和探索可变维搜索空间的一个更大的部分，同时仍然总是减少的能量。为了证明这种方法我们都在合成数据和六个不同的实际视频序列提出了广泛的定量评价的有效性。在这两种情况下，我们实现了一个扩展卡尔曼滤波器的基线，以及国家的最先进的基于ILP的跟踪一个显著的性能提升。

在这项工作被认为是索贝尔，是一个受欢迎的边缘检测方法。存在edge.m 这是在图像工具箱中的函数。在边缘函数中，Sobel 方法使用导数近似查找边缘。因此，它返回在这些点的边缘在那里考虑图像的梯度是最高的。水平和垂直渐变 索贝尔方法已被广泛应用在其尺寸是 3 × 3 的矩阵边缘检测操作。在这项工作，建立函数来查找边缘用，其尺寸都是 5 × 5 在 matlab 中的矩阵。

图像评价（均值、清晰度、信息熵、标准差）