图像视频变形

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

RSA是一种密码系统，被称为最早实用的公钥密码系统之一，广泛用于安全数据传输。在这样的密码系统中，加密密钥是公开的，并且不同于；

DX 11写的风景，包括反射和折射的效果，适合初学者使用学习。 很清晰的列出了shader的初始化使用和render，还有模型的载入，镜头的控制等等，全部是单独的类写出，初学者能很容易看懂

皮肤的颜色已被证明是一个有用的线索前, 过程的人脸检测、 定位和跟踪。图像内容过滤，内容了解视频压缩和图像的颜色平衡应用程序也可以受益于自动检测图像中的皮肤。近几年文献见诸众多作品为肤色分割和检测

基于opencv边缘提取的，实时显示视频的边缘信息，c++程序

摄像机标定程序，opencv的摄像机标定，适应性广，可以用于广角摄像机的标定，标定时标定板的选择对于最终的标定结果影响较大，标定板角度应该与摄像机镜头有一定角度，方能保证标定结果的准确性。

这是用于文档图像分割的代码，用于从已降级的文档图像中分割前景文本。

应用背景阈值分割是图像分割的一种最简单的方法。在全局阈值，对图像中所有的像素的单阈值用。当组件的像素值，背景相当一致的在各自的价值观在整个图像，它输出一biinary图像 ；代表分割。关键技术C #工具实现的全局阈值分割算法

应用背景该算法是从一个静态相机视频背景减法。所有您需要做的是提供一个视频，你可以得到前景视频。你必须提供背景模型。 ； ；然后比较这个设置为当前的像素值来确定该像素是否属于背景，适应模型，通过随机选择的值来代替从背景模型。这种方法不同于那些古老的价值观的基础上，首先应更换经典的信念。最后，当像素是背景的一部分，它的价值是传播到邻近的像素背景模型。我们描述方法的详细资料（包括伪代码和使用的参数值）和比较其他减背景技术。效率的数字显示，我们的方法优于最近的和成熟的国家的最先进的方法的计算速度和检测率。我们还分析了一个缩小的版本，我们的算法的一个比较和每像素一个字节的内存最低限度的性能。看来，即使是这样的一个简化版本，我们的算法的性能比主流技术。关键技术在这段代码中使用的技术是视觉工作室。语言是C + +。该算法有很多的应用程序，可以帮助你在前景检测 ；一个典型的视频监控小目标检测：盛传为物体的轮廓是非常精确的因为没有空间滤波。这对小目标的一个有效的检测是特别有用的。 ；一个更好的划分对象的深度图的氛围和RGB同时使用噪声图像中盛传的表演后处理工具对象分割。修复与氛围感应范围（深度）地图

用matlab编写的形态学滤波预处理指纹图像，包括n*n的二值膨胀、腐蚀和开闭操作，得到较好的指纹图像