Opencv+Camshift人脸跟踪

可以设置编辑框字体类型，大小，颜色属性，可以实现编辑框里文字分割截屏，可预览所截屏内容，并可在编辑框内插入位图，进行删除等操作，并且可以对所分割截屏的内容保存为图像格式。

《OpenCV教程——基础篇》北航出版社 ，文件包含本书所有光盘源代码。北航的虚拟现实实验室许多师生都在使用opencv，有相当多的经验，这书质量相当不错，简单易上手。附带的光盘中代码可靠性相当高，有些直接就是某些算法或问题的实现。本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等有关专业的高年级学生或研究生的教学用书，也可供相关领域的研究工作者参考。

基于opencv，使用直方图均衡化的方法进行数字图像处理，满足冈萨雷斯的数字图像处理课本的例题要求，适合初学者理解参考

自己编写的C代码，在windows平台下读入彩色rgb图像，预留出图像数据指针，然后将彩色图像通过变换公式变为灰度图像，已编译可运行。

若要提取子图像从图像使用最近的邻居从坐标点，并作为均匀性、 对比度、 相关性、 取向、 欧几里得距离、 熵和能源找到 7 灰度级 Co 发生基质 （灰度共生矩阵） 来提取 7 的特征，这众所周知的。

灰度图像可被视为地形起伏，其中像素的灰度被解释为其在起伏中的高度。落在地形地貌上的一滴水沿着路径流动，最终到达；

图像处理的课程设计、基于Python语言+图像处理+svm的验证码识别

magnify.m实现了对Matlab绘制的图像的局部放大，即呈现子图，以显示局部细节。使用方法：将本函数拷贝到matlab工作目录下， 直接调用即可。简单实用。固化后可以用tools>edit plot移动小图，能选取多个局部图，这个方法不错。 用法：打开figure图，输入magnify，左键动态选取查看，ctrl+左键固化，也可右键固化， ‘’缩放方法范围，‘+’和‘-’缩放放大比例

可以直接获取ＵＳＢ摄像头的视频进行处理，也可以读取采集卡的视频流实现人脸识别，采用VC++6.0与opencv1.0，海康威视的采集卡

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。