结合Kinect v2.0+ VS2012+openCV2.4.9，获取kinect音频信息并显示

简单的Android开发实例，作为初学者可以仔细研究下。相信你可以从中初步了解到Android开发的一些注意事项，及基本的Android开发的基本情况，希望对初学者有一定的帮助。有兴趣可以下载mars老师的视频教程进行学习。

多尺度图像非下采样轮廓波变换(NSCT)的工具箱,实现代码为Matlab版本。可用于图像的多尺度分析,如图像压缩、图像分割、图像融合和超分辨率等。

本代买实现了对rgb图像深度为24的图像进行灰度化，前提是该图像是bmp类型的，通过修改文件头和信息头指针，然后进行三通道的提取归成一个通道，最后形成一幅灰度图，并且保存下来

在本文中提出了非盲图像水印算法的鲁棒性新方法。所提出的方法执行通过奇异值分解 （SVD） 改性的复杂小波变换 （CWT） 域图像而连续小波变换提供了更高的容量比实小波域。改性的适当的子带，导致毫不逊色保留质量的水印。拟议的额外优势是技术的其最常见的攻击的鲁棒性。分析和实验结果表明多改进的性能与纯方法的基于奇异值分解的混合方法 （例如 DWT-SVD 为近年最好基于奇异值分解计划）。

应用背景局部二进制模式（LBP）算子定义为灰度不变纹理测度，来自于局部邻域内的纹理的一般定义。通过其最近的扩展，LBP算子已成为一个真正强大的测量图像的纹理，显示效果出色在许多实证研究。LBP算子可以看作是对传统的发散的一个统一的方法纹理分析的统计与结构模型。也许最重要的财产的LBP算子在现实世界中的应用是它的不变性，对单调的灰度变化关键技术LBP算子可以看作是对传统的发散的一个统一的方法纹理分析的统计与结构模型。也许最重要的财产的LBP算子在现实世界中的应用是它的不变性，对单调的灰度变化。另一个同样重要的是它的计算简单，这使得它可以在具有挑战性的实时设置分析图像。LBP方法及其变种已经被大量应用在世界各地的应用。枸杞多糖是一种非参数核，总结了图像的局部空间结构。而且，它是单调的灰度变换不变性，因此LBP表示可能不敏感照明变化。这是一个非常有趣的特性，在虹膜识别。基于虹膜识别的个人身份识别近年来备受关注。几乎所有的国家的最先进的虹膜识别算法是基于统计分类和局部图像特征，这是噪声敏感，几乎没有提供完美的识别性能。我们已经开发出了一种新的虹膜识别方法，利用直方图的局部二进制模式进行全局虹膜纹理表示分类。关键词：MATLAB源代码，，，虹膜，识别，分割，检测，验证，匹配，LBP，地方，二进制，直方图模式。

资源描述delphi界面下的模糊C均值图像分割程序，可以在MyFile.txt文件中查看每次迭代的结果。

使用块编码的图像去噪这里我们使用块编码到图像编码和实施这一使用二维块编码算法来达到更好的过滤

一个用C/C++直接读取像素的例子，供底层源码学习。程序可以运行，直接读入照片，然后将像素内容读取到内存，读者可以查看照片DIB数据的每一个细节，供学习使用。

此代码使用 Haar 级联分类器来检测脸视频饲料 （这里使用的摄像头） 中并显示在一个窗口中 代码已经过测试的配置如下： Windows 7 专业版 （64 位） 2.4.2 OpenCV Visual Studio 2012 终极版

一个简单的人脸检测程序，打开一副图片后利用两种方法进行人脸检测和识别，并标记出人脸区域，目前还比较简单，只能对静态图片进行检测，下一步打算对视频图像进行检测。虽然现在人脸检测的很多，但完全是源码没有使用图像库的很少，所以仅供大家参考了！