Eye Controlled Robot

PCI桥芯片基于PCI9054，实时采集CMOS相机输出的LVDS信号并实时显示，经测试可用。

本系统的代码是在VC6.0平台下完成的。VC实现的人脸检测系统，全部基于MFC实现。通过颜色空间转换、 皮肤颜色建模、膨胀、腐蚀、去除伪人脸区域、二次膨胀与腐蚀，从而大致定位人脸区域。再通过眼睛亮度 与色度匹配、嘴巴匹配从而精确定位人脸。 实验结果可以精确定位人脸区域。 以下是算法文件清单： DIB.cpp DIB.h 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

数字英文ocr识别。该程序只是一个案例，知道delphi开发则如何使用asprise控件

应用背景对训练图像集和测试使用OpenCV的SVM功能基础。这里有我收集的图像形式http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/cvonline/imagedbase.htm。图像的一个在线数据库，由各单位。我已经训练过的花卉意象。28正50负。关键技术为此，我创建了一个培训矩阵组成的所有图像，一个图像。这样做，我将每个图像从二维到一维，然后堆放在一个大的图像trainingmat。然后我创建一个标签矩阵的一列和行为训练图像的多。我 ；标签每行1或1来识别它的正的或负的图像分别进行训练后的SVM参数设置。然后我将它保存在一个XML文件，并加载了测试它与另一个图像转换测试图像一维之后。如果函数返回1是阳性，如果它返回1是负的。增加精度提高训练图像的数量。抱歉不能上传图片太。

对于人脸检测的人脸样本准备，通常需要手工从图像中截取人脸区域，为了程序鲁棒性的考虑，生成的人脸样本需要还要有一定角度的旋转；对基于统计训练的图像自动标定（image alignment，比如Active shape model 或Active appearance model）方法来说，第一步工作就是手工在图上把物体轮廓标出来，这些点一般称为landmark。 程序就主要完成这两个功能： 1.先准备个标准形状做参考，比如从论文里找这样一张图，用ginput按顺序选68个点（68个点的定义见CMU那帮人的论文，文

基于meanshift算法的图像分割，非opencv库函数，一网友自己实现的算法！

   本程序运用haar特征adaboost算法进行人脸检测。 OpenCV 的人脸检测主要是调用训练好的

vc++下的8位调色板位图和24位真彩位图的载入及保存

vc++版本的jpeg库，已经转换为2008版本了，方便大家编译、使用！是个静态库，.lib的，运行时省去了dll动态库，程序发布变得更加方便了。开源项目，自己修改的。

边缘检测算法喜欢罗伯茨、 空降和普鲁伊特运算符可以用于更多灰度梯度和 噪音。对于检测对角边缘 Sobel 运算符是更加敏感。另一方面，普鲁伊特运算符是更多 敏感的水平和垂直边缘。康力的运算符基于三个标准。第一个条件是使用 为疏导图像的高斯函数。二是一阶导数的最大值对应于 最小的一阶导数。换句话说，这两个点用灰度 （强边缘） 和点的戏剧性变化 稍有变化的灰度与对应于第二阶导数零交叉点。因而这些两个阈值为 用于检测弱边缘和强边缘。康力的算法不是容易受到噪声干扰的事实 使其真正弱边缘检测的能力。所以 Canny 的算法是边缘检测优化算法。