基于Hog的行人检测

这个是MST705 SDK开发包源码，包含多种LCD显示屏的H文件，直接修改头文件配置，就可以实现不同显示屏的更换。

在本文中，我们目前 DCT （离散余弦变换） 块应用级图像压缩 JPEG （联合摄影专家组） 算法的有效性。结果表明该算法是在压缩的情况下最有效的因为它有非常良好的压实性能与能源相关的值。作为一项基本原则，我们消除高频率，并保持低和介质不会明显影响形象。在实际应用中的人脸检测、 皮肤颜色、 面部识别、 虹膜、 指纹等遇到了 DCT 的 JPEG 压缩算法

该算法在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。

DCT快速算法之一，给定八个值，C0至C7的值，先做行变换，再做列变换，C语言代码

应用背景对训练图像集和测试使用OpenCV的SVM功能基础。这里有我收集的图像形式http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/cvonline/imagedbase.htm。图像的一个在线数据库，由各单位。我已经训练过的花卉意象。28正50负。关键技术为此，我创建了一个培训矩阵组成的所有图像，一个图像。这样做，我将每个图像从二维到一维，然后堆放在一个大的图像trainingmat。然后我创建一个标签矩阵的一列和行为训练图像的多。我 ；标签每行1或1来识别它的正的或负的图像分别进行训练后的SVM参数设置。然后我将它保存在一个XML文件，并加载了测试它与另一个图像转换测试图像一维之后。如果函数返回1是阳性，如果它返回1是负的。增加精度提高训练图像的数量。抱歉不能上传图片太。

能够对给定文件的图像的纹理进行分析，提取相关的数据：包括能量、熵、惯性矩、局部平稳性、相关等信息，并显示分析结果

vc++数字图像模式识别算法技术详解，对想学图像识别的人是非常有帮助的。

X = dicomread(filename) 读取从兼容的数字成像和通信医学 (DICOM) 文件的文件名中的图像数据。对于单个帧灰度图像，X 是一个 N M 的数组。对于单框真彩色图像，X 是 M 的 N 由 3 数组。多帧图像始终是 4 D 阵列。

c++  实现 两条平行线之间的距离测量 图像腐蚀 边界提取 测量

附件包含各种不同的图像去雾代码，暗原色去雾，SSR，MSR，MSRCR，Tara去雾，双边滤波暗原色去雾，联合双边滤波暗原色去雾等等。适合于做图像去雾算法的人学习。