基于Hog的行人检测

数字图像的基本代码，初学者可以看看，进一步完善也挺方便                                                   

人脸识别方法的 matlab 程序代码基于局部性保持投影（LPP）

在区域匹配算法中,通常使用的相似性测度函数主要有:SSD、SAD、ZSAD、NCC、ZNCC等。最简单的相似性测度函数有绝对误差和(the Sum of Absolute Differences，以下简称SAD)。 

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

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。

人脸的不同部位的灰度值是不同的，根据灰度值的比重，通过直方图分析确定人脸的各个部位的灰度值的取值范围，达到识别人脸的作用。

此函数执行的计算代价expensive的步的匹配两个整流及没有被歪曲的立体图像。输出是稠密的视差图。如果摄像机参数已知的这允许三三维重建。两个图形用户界面显示的算法。

采用VS2010编写，添加了OPENCV来处理图片。通过VS2010中选择VC++编写相应程序，利用MFC编辑窗口，可以直接控制打开图片。来实现打开图片的功能。原程序从网上下载，经过修改，可以运行。

目的： 若要编写 2-D 卷积的 MATLAB 函数。 理论： 2-D 卷积可以通过矩阵乘法来执行。若要执行此操作，形成， 块矩阵 H0，H1 等从一个矩阵和阻止的 toeplitz 矩阵已形成 从块矩阵。其他矩阵是以列的形式写的。然后，乘法 之间块 toeplitz 矩阵和写在列矩阵形式将产生的结果 类似于二维卷积。 让大小的矩阵 x [m，n] M1X N1，M1 在哪里的行数，N1 矩阵的列数 x [m，n]。 .让大小的 h 矩阵 [m，n] 是 M2X N2，M2 在哪里的行数和 N2 是 [m，n] 的 h 矩阵的列数。 由 y(m,n) 表示卷积 x(m,n) 和 h(m,n) 之间 在哪里 y(m,n) = x(m,n) * h(m,n) 矩阵 y [m，n] 的大小是 M3X N3，哪里 M3 = M1 + M2-1 和 N3 = N1 + N2-1 如果 A 是块 toeplitz 的 matri x(m,n)，然后 h(m,n) 和输入的线性卷积 由给出 x(m,n) y = Ax 最后重新排列 y 以获取输出响应的元素。

LPC1114代码库是NXP基于Cortex-M0的LPC1100系列的完整开放源代码（BSD许可证）软件库，支持所有主要的内部外围设备，并支持常见硬件的驱动程序，如基于SPI的EEPROM和I2C温度传感器（LM75B）。代码库包括完整的C启动代码和易于理解的make文件和链接器脚本，用于从任何OS上的命令提示符（YaGARTO 4.5.0和NBSP；用于构建），以及用于开源ARM C/C++的IDE和基于ARC的商业GCC交叉工程的项目文件（对HW有用）