人脸识别

通过直方图比较进行模板匹配，从若干张图片中检索出相似图片，得到匹配系数，具有一定的可用性，在opencv1.0+VC6.0/VS2010平台皆可使用。我目前在做基于直方图匹配的跟踪，欢迎各位下载，一起学习交流。

基于样例的图像修补方法，可以用于移除较大的目标，修复较大的区域。VC++环境很好的代码 非常详细，欢迎下载。一起交流啊 很详细的啊基于样例的图像修补方法，可以用于移除较大的目标，修复较大的区域。VC++环境很好的代码 非常详细，欢迎下载。一起交流啊 很详细的啊

这是梯度下降法的一种实现。它将帮助神经网络或相关的图像处理。

四路LVDS转换信号，其中一路作为时钟信号，其他三路作为图像数据，转换成十六位并行输出

指纹识别技术，目前最成熟的生物特征为基础的识别技术之一，可用于识别人类在各种场合

使用C++语言实现raw格式图片转换为bmp格式文件 内含示例图片，lena.raw为输入，输出为lena.bmp，该程序将raw格式的图片文件转换为bmp格式的图片文件 *.bmp格式为图像处理常用图片格式，不同格式的图片，图片信息内容不同，像素的处理方式也不同，使用该程序可实现图片格式的转换。 主函数为raw2bmp.cpp，该程序快速高效。

正交匹配追踪算法，在分解的每一步对所选择的全部原子进行正交化处理，这使得在精度要求相同的情况下，OMP算法的收敛速度更快。MP一般只能满足第k个残差和xk正交，这也就是前面为什么提到“信号(残值)在已选择的原子进行垂直投影是非正交性的”的原因。如果第k个残差和fk不正交，那么后面的迭代还会出现fk中已经出现的项，很显然fk就不是最优的，这也就是为什么说MP收敛就需要更多次迭代的原因。不是说MP一定得到不到最优解，而且其前面描述的特性导致一般得到不到最优解而是次优解。那么，有没有办法让第k个残差与正交，方法是有的，这就是要谈到的OMP算法。

这是对于在所撰写用matlab光学字符识别。这代码的一个例子。光学字符识别（OCR）的目标是光学图案分类（通常含有在数字图像）相对应的字母数字或其他字符。 OCR的过程包括几个步骤，包括分割，特征提取和分类。每这些步骤本身就是一个场，并简要介绍了这里的Matlab的背景下实现OCR的。

K均值图像分割，读入彩色图片，输出区域分割后的图片-K-means image segmentation, read full-color photographs, the output image after the region segmentation

运动radon和Hough变换来检测运动模糊图像的运动角度，用Radon检测了运动模糊的尺度，亲测有效