打开usb摄像头，实现实时录像

本程序使用 c + + 使用高斯混合模型的背景减法。这是快到足以检测背景匹配

基于JPG标准的图像压缩，完整的毕业设计，毕业时买的，现在没用了，供大家分享啊

针对满文文字的特点，利用基于主轴的投影法进行文字分割，该程序可以将满文文字分割成单个满文字母，分割准确率较高。

调用opencv原有的特征点检测提取算法，实现将指定路径下的图片使用选择算法依次进行特征点的检测与提取，并将图像以及特征点的检测和提取信息保存至文件。实现检测算法有三种算法可选。图像匹配调用原有匹配算法，在指定目录下，读取保存图像及特征点信息的文件，一次实现图像的匹配并判断和记录匹配结果。

FLANN是一个在高维空间中执行快速近似最近邻搜索的库。它包含一组我们发现最适合最近邻搜索的算法，以及一个根据数据集自动选择最佳算法和最佳参数的系统。

利用opencv库函数打开摄像头，点击保存图片按钮就可以保存图片，点击测距按钮就可以测试出点高度及点宽度还有距离。点击关闭摄像头即可关闭摄像头，点击推出程序即可退出程序。- 很好的程序！

包括均值滤波，中值滤波，低通滤波。中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。二维中值滤波输出为g（x,y）=med{f(x-k,y-l),(k,l∈W)} ，其中，f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像。W为二维模板，通常为3*3，5*5区域，也可以是不同的的形状，如线状，圆形，十字形，圆环形等。

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 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

这是一个图像处理项目，如果任何人谁是在matlab中有较大的利益，这是一个完整的源代码图像处理程序使用matlab。。。所以你可以通过它谢谢