图像阅读器

应用背景 读入图像，检测图像中的行人。opencv2.4+vs2010 关键技术opencv,vc++，行人检测。读入图像，对训练的库模板进行匹配，分类识别，给出识别结果矩形框。

资源描述 本代码包含图像处理的基本操作：hough/walsh变换、对比度拉伸、二值化变化、反色、方块编码、傅里叶变化、高斯平滑、灰度均衡、均值滤波、拉普拉斯检测、离散余弦变化、亮度增减、逆滤波处理、取对数/指数、梯度锐化、、、、、、

应用背景人脸检测技术是一种在数字图像中识别人脸的计算机技术。它可以检测到人的面孔，然后可用于识别特定的脸。这项技术目前正被用于各种各样的应用中。请检查我的代码关键技术用emgu haarcascade CV。 ；emgu CV  ；是一个跨平台的。净包装的OpenCV图像处理库。允许OpenCV函数被调用。网兼容的语言如C #，VB，VC + +，IronPython等的包装可以编译在单声道和运行在Windows，Linux，MAC OS X，iPhone，ipad和Android设备。

RGB转化我HSV空间，方便，可以用于图像处理的颜色空间转换，在不同空间下对图像进行处理，可以用于HSV空间处理阴影的里面

非常优雅的四叉树样本测试阿拉伯字母图像。

用网格序列法生成等值线，网格序列法最简单普通的实现，利用线性插值，依次处理每个网格，是可视化课的小作业，做的略粗糙，哈哈~

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生成具有真实感的图形，在给定视点和视线方向后，决定场景中哪些物体的表面是可见的，哪些是被遮挡不可见的，在成运行结果中，可以旋转物体观察效果

应用背景要求：Matlab，Matlab图像处理工具箱。主成分分析法是一种数学方法数据尺寸减少的公式。因此，主成分分析法技术允许在数据和标准的识别他们的表达方式，在这样一种方式，他们的相似性和差异强调。一旦模式被发现，它们可以被压缩，即，他们的尺寸可以减少没有多少损失的信息。总之，主成分分析法可能是用于数字图像压缩算法，具有低的损耗关键技术1发布日期2014.10.25主要特点：主成分分析的图像压缩详细数据压缩信息灰度和RGB图像的支持快速优化实现演示代码（保护p-files）可用绩效评价

这是关于立体匹配的程序，其中使用的匹配算法包括NCC、SAD、SSD算法，对于学习立体匹配的朋友来说是非常有帮助的。