RobHess库中sift算法的特征点的提取、匹配

用matlab写的人脸检测程序，检测效果挺好，对于正面人脸和带部分角度的人侧面人脸图像也能够较好的检测出来，，用绿色的框在原图中进行了标注，并且，将检测出来的人脸进行了截图，可以保存出作为单独的图片，另外，在整程序的最后实现了尺度归一化。值得大家参考。代码中有详细的说明，便于大家理解和掌握。                                                                                                                                                          

图像的拼接问题是基于图像绘制（Image base Rendering，IBR）领域研究的一个重要课题，也是虚拟环境重建的主要技术手段。它要解决的问题是如何把小视域的照片拼接成一张大视域的图像，以满足人们观察、浏览大范围场景的需要。场景图像的拼接是伴随着虚拟现实（Virtual Reality，VR）技术的飞速发展和虚拟环境实时绘制的需求应允而生的。由于每一幅图像都反映了客观事物或某个场景在空间、时间上的局部信息，采用图像拼接技术可以提供一种有效且完整的场景表示方法，使人们能更加客观、形象地认识事物和理解真实世界。因此，图像拼接技术是摄影测量学、计算机图形学、图像处理和计算机视觉等学科的重要研究内容，并得到广泛的应用。

使用opencv3.0 检测二维码，输出二维码的信息想直接使用的话有release版本直接调用本机摄像头检测使用的zbarscanner类已经整理好，向再次开发很简单，已经注释。注意：需要下载zbar的环境下面是环境下载路径http://zbar.sourceforge.net/download.html注意：需要自己配置一下opencv3.0 的环境哦如果可以可以有找到二维码对应坐标位置的方法的大牛们  请告诉我谢谢！！

C++图像处理技术百例，叫你玩转C++进行特殊图像处理。                                                            

可以使用MATLAB将多幅图像或屏幕截图转换为avi图像，简单实用捕获的图像文件在您的计算机或互联网:如果例如IMAGE_URL = = c:。png”那么这个形象用于捕获的视频源。当然,这只会让的感觉如果在捕获过程中文件更改的内容。你也可以使用一个图像url等来捕获网络摄像头或气象卫星图像。

cximage不好编译，最新版本7.02这个是我经过验证可用的 简单介绍下CxImage类的简单用法，希望给刚接触CxImage的朋友带来一些帮助，我使用的工具为vs2005 打开CxImage工程后可以看到下例这些工程： - CxImage - CxImageCrtDll - CxImageMfcDll - dome - domeDll - jasper - jbig - jpeg - libdcr - mng - png - tiff - zlib 编译后生成一系列的lib、dll文件，这些文件就是我们所需要的。怎么用，我后面会进行介绍。 1首先我们要确定在程序中是希望静态链接还是动态链接，在这里我建议大家使用动态链接，因为这个库有点大，如果使用静态链接的话你的应用程序体积会额外增加1MB多。 2。然后确定在MFC中使用还是在CRT环境中使用，这个库专门为你建了这两个工程来创建不同环境中使用的运行时库，跟据你的需求来选择编译CxImageCrtDll还是CxImageMfcDll工程，如果你希望使用静态库链接的话除了这两个工程不需要编译其它的工程都需要编译。并且在引用这个静态库的时候要把这些所有编译过的工程里的*.lib全部拷到你的程里去。   以静态链接为例： 1、编译完工程后，将以下文件拷到你建立的工程里去 先将头文件拷到你的工程里新建文件夹的include去： xfile.h、ximacfg.h、ximadef.h、ximage.h、xiofile.h、xmemfile.h， 使用静态链接需要拷以下文件到新建的文件夹lib

      本程序主要是实现用单片机根据温度传感器控制串口摄像头的图像采集和压缩处理，并将采集的图像通过彩信的方式发到用户手机的报警功能。报警的同时也能及时让用户了解到监控范围里的现场状况，从而更有效的减少用户损失。它是一项集多种技术，多门学科综合，涉及通用分组无线服务技术、电子技术、传感器技术的项目。实现了可视化预警。

在图像处理中，即边缘检测为实时图像做处理，。可以使用 USB 摄像头或摄像头的笔记本电脑。

随机森林算法，通过windows预编译的MATLAB版本工具箱，可以实现机器学习相关应用，很有价值的！

来源与医疗图像通过NSCT第一变换，随后通过组合低和高频率成分。被提出并用于融合的低和高频率系数基于相位一致性和指令对比两个不同的融合规则。最后，将融合后的图像是由逆NSCT与所有的复合系数构成。实验结果和比较研究表明，该融合框架提供了一种有效的方法，使多模态图像的更精确的分析