license platre recognition

自己编写的C代码，在windows平台下读入彩色rgb图像，预留出图像数据指针，然后将彩色图像通过变换公式变为灰度图像，已编译可运行。

首先计算背景图像与当前帧图像介的差，然后对差分图像进行二值化和形态学滤波处理，并对所得结果进行区域连通性分析，当某一连通的区域的面积大于某一给定阈值时，则成为检测目标，并认为该区域就是目标的区域范围，就可以确定目标的最小外接矩形。目标跟踪模块已有两个基本实现的方法，但运用背景差分方法对图。像进行二值化和滤波的效果，还远没有达到独立、稳定的跟踪要求，必须尝试多种运动目标提取方法及滤波算法。

在做织物疵点检测的过程中首先采用自适应分割法确定出疵点所在的ROI区域，再对ROI区域进行奇异值分节，从而提取出疵点的形状和位置

该算法在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。

图像滤波使用 matlab 代码。 在这个文件中，我们有的图像转换到频率域 （使用离散傅里叶变换 （利用矩阵为我创建的函数方式）） 然后在频率域滤波的卷积低、 高和乐队的通行证和最后这种产品我们做傅里叶变换逆之前。

这个程序包含动画/演示以下各项： 1.一维傅里叶变换和它的逆矩阵 （关于离散的随机样本）： 重建原信号通过添加 1 D 金融时报 》 罪 / cos 的组件结合在一起 2.二维傅里叶变换和它的逆矩阵 （在任何图像）：重建输入图像中加入 2D 英尺罪 / cos 的组件一起 3.振铃效应的理想滤波器 4.高斯滤波： 基于空间的 VS 基于频率的 加速

C++代码，源码在VC6.0环境下可以运行成功，实现了灰度图像边缘检测的功能，代码中用了两种不同算法实现边缘检测的功能。课设用代码，代码已验证，保证能运行。

这些代码做一些像图像去噪和高-通行证-筛选器操作。 每个图像下载与 BMP 格式可以转换为黑或白色。 您可以将图片 resultats 保存到 bmp 的文件格式。

此程序用于图像格式的各种转换  使用C++编写的  C++中不能处理所有的图像格式  将其图像格式转换成BMP格式是有必要的。

drawcli 利用MFC和GDI做的绘图软件，可以画直线，矩形，椭圆，可以编辑、移动、复制等功能