能量谱曲线代码

    自适应二值化能更好的将图像中的轮廓凸显出来，多边形拟合函数使轮廓易于匹配。

pencv2.4.0以上的版本提供了stitcher类，可以很方便的实现几幅图像的拼接，关于这个类详细的介绍，可以参考文档： http://docs.opencv.org/2.4.2/modules/stitching/doc/high_level.html?highlight=stitcher#stitcher。     该类主要用的成员函数有createDefault，用于创建缺省参数的stitcher；estimatedTransform，用于匹配图像、分析摄像头旋转角度；composePanorama,生成最后的拼接图像。文档中提示如果对stitching的整过过程不熟悉的话，最好不要使用以上两个函数，直接使用stitch就行了。关于图像拼接的过程，涉及到特征点的提取、特征点匹配、图像融合等等比较复杂的过程，可以参考相关论文和期刊。

完整的MFC编写的基于人脸识别的智能签到系统，包含了开发文档。基于Windows操作系统，在VS2008 SP环境下编写，算法部分用到了OpenCV 2.1，其中ASM人脸对齐部分还用到了OpenCV 2.0；演示程序界面部分用到了MFC。 演示程序的功能是，对摄像头拍摄的或用户指定的图像，检测其中人脸，然后在已存储的人脸库（通过摄像头或图片注册）中找到最匹配的人脸并显示。还有人脸库和分类器的导入/导出功能。 

使用HOG+SVM训练行人分类器，vs2008+opencv实现的工程，保证可以使用。样本图片由于太大，不好上传，大家可以在别处下载。代码简洁清晰，注释详细，是学习SVM和行人检测的很好的实例。

一个简单的代码，找到一个图像中的颜色，如果颜色是找到把这个像素作为白色，否则把像素作为黑色。

本代码通过去噪，裁剪，Niblack分割，中值滤波最后经过细化得到细化去噪的手指静脉图像

BERNSEN localthresholding %。%Bw = BERNSEN(IMAGE) 执行的一个二维 localthresholding%阵列图像的 Bernsen"sthresholding。该方法使用%用户提供对比阈值。如果是局部对比度 （最大-最小）%高于或者等于 contrastthreshold，阈值设置为%本地 midgrey 值 （平均最低限度和最大灰度值在%本地窗口）。如果 localcontrast 是下面的对比%阈值附近被认为仅由一个类组成%和像素设置为根据的值对象 orbackground%midgrey。%%Bw = BERNSEN （图像、 [M N]，CONTRAST_THRESHOLD、 填充） 执行本地奇数 %阈值值 M 由 Nneighbourhood （默认值为 3，3）。默认值 forCONTRAST_THRESHOLD %都是 15。处理边界使用 PADARRAY 选项 （默认值是之一填充图像 %像素为单位）%"replicate"）。%

 基于OPENCV基于OPENCV的道路中心线的识别，对清晰的道路场景具有适应性， 适用范围比较窄，只能适用于交通标线比较清楚，画面整体像素值分布均匀，背景干扰较少的图片。

ATmega16 单片机驱动240X120的屏幕，液晶屏分为4 行*15列汉字使用间接操作方式，做的农历显示界面，可以参考内容和移值，