图像融合+源代码+matlab

包含两个程序，程序1是实现HE的暗通道先验去雾的程序，程序2是实现清华大学俞晶的基于暗通道和双边滤波的图像去雾的程序，可以直观的比较两者的差别。

harris角点检测的小程序，基于opencv2.4.2+vs2010编写的， 自己正在摸索阶段，水平比较菜，上传上来请大婶指正 具体的原理网上有很多，可以百度一下

MODIVCDemoExe、 能直接运行，看看OCR的效果

这是一种对一维条码的识别，需要安装opencv2.4，条码是EAN-13码   只有一个cpp文件  经过测试 可以执行

应用背景人脸检测算法的可靠性很大程度上依赖于分类器的设计，在2001年，Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和《Robust Real-Time Face Detection》，在AdaBoost算法的基础上，使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸检测，他俩不是最早使用提出小波特征的，但是他们设计了针对人脸检测更有效的特征，并对AdaBoost训练出的强分类器进行级联。关键技术 人脸检测从整体来看分为四个部分： 1、Face detection 人脸识别，即识别出这是人的脸，而不管他是谁的。 2、Face preprocessing 面部预处理，即提取出脸部图像。 3、Collect and learn faces 脸部的特征采集和学习 4、Face recognition 脸部识别，找出最相近的相近脸部图像。

此项目将通过做一些算法为例，用来填补洞、 侵蚀、 开放和关门的扩张，扩张的侵蚀和侵蚀的 DIALTION 解决形态的问题

这一项目执行对象跟踪使用潜在的支持向量机方法。它被编译使用 opencv 249 和 visual studio 2010

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。 

应用背景 自从微软发布了kinect for windows sdkv2.0以来，开发者们就利用此外设优越 特性来进行手势识别，尤其是此更新版本加强了对骨骼进行追踪的特性。 关键技术用于kinect 的手势识别程序。一个不错的例子，易于上手-this source code is based on the IR camera kinect, and also hand gesture reconiztion theory is applied .

能够提取图像边缘，并且输出边缘坐标。 使用时需要修改路径。