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应用背景利用配置好opencv2.4.9的VS2008实现SIFT变换的完整的一个DEMO关键技术数字图像处理中图像特征提取技术，两幅图像的匹配问题

opencv,C++图像处理相关，包括鼠标区域选取，截图，及简单的图像加载，适用计算机视觉初学者。

应用背景SLIC是Simple Linear Iterative Clustering的缩写，是一种基于聚类算法的超像素分割。它在CIELAB空间中使用聚类，由LAB颜色空间中的亮度分量L和两个颜色分量a，b以及像素坐标x，y共同构成的5维空间中执行的一个局部像素集合。图像色彩的信息和图像平面空间几乎统一，以此这种新的距离度量就生成了结构紧凑、规则，并能够无缝隙的包含灰度及彩色图像。SLIC算法执行起来非常简单，容易在实践中应用，它只需一个参数即可。关键技术 SLIC不仅可以分割彩色图像，也可以兼容灰度图或位图，并且还能人为的设定超像素点的数量。 里面有导出的直接可执行的程序，也有详细的代码，用VS编写，系统32位，如果用64位需要更改vs配置，自行百度。

这个代码是一个完整的人脸识别代码。包括：一个训练主程序，一个测试主程序，一个SVM主程序，一个pca主成分分析程序。同时还包括一个小型训练样本集合一个测试样本集。

人脸检测，包括眼睛检测及嘴巴检测，但嘴巴检测尚不稳定，检测方法利用opencv自带级联分类器，检测结果以矩形框形式表示。

基于Opencv的车辆目标检测 ，实时性好，检测概率高，可广泛的应用于实际的项目中。提出了一种融合多种目标特征的单目视觉车辆检测与跟踪方法。首先,利用车辆尾部的结构对称性提取出感兴趣区域,减少搜索范围。再利用车辆底部的阴影特征,在感兴趣区域中搜寻车辆可能出现的位置,找出假设目标。然后,利用亮度和轮廓信息对假设目标进行对称性验证,排除虚假目标。

虹膜识别是一种重要的生物特征识别的身份识别中的方法成为非常活跃的课题研究和实际应用。虹膜识别系统包括虹膜区域定位和其次是虹膜识别的虹膜图像的数据集的生成。在此研究中，虹膜区域的内部和外部边界的定位提出了一种快速算法。归一化在寻找边界阶段，位于后虹膜从图像中提取的眼睛，然后哈尔变换用于代表数据集。使用此数据 集哈尔变换用于虹膜模式的分类。自适应学习策略培训的哈尔变换应用。仿真结果表明了遗传算法在个人身份识别的有效性。

自编的matlab中值滤波算法，中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值.中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。

OpenCV/c + + 程序计算，然后可视化图像的猪描述符。该程序采用 HOG 描述符并通过遍历所有块和将梯度的长处为每个单元每个块添加到每个单独的单元格来计算每个单元格中的梯度幅值，然后最后平均梯度的长处。

此源代码告诉如何隐藏进程的文本可以采取数字输入图像的地方使用过程中的数字图像隐写术，所以然后可以适当地隐藏内容。