基于Gabor+PCA+SVM的性别识别(3)

square.d is input file; square.e  square.n  square.s are output file.   square.e  is element ,  square.n is node, square.s is side.

应用背景人脸检测算法的可靠性很大程度上依赖于分类器的设计，在2001年，Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和《Robust Real-Time Face Detection》，在AdaBoost算法的基础上，使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸检测，他俩不是最早使用提出小波特征的，但是他们设计了针对人脸检测更有效的特征，并对AdaBoost训练出的强分类器进行级联。关键技术 人脸检测从整体来看分为四个部分： 1、Face detection 人脸识别，即识别出这是人的脸，而不管他是谁的。 2、Face preprocessing 面部预处理，即提取出脸部图像。 3、Collect and learn faces 脸部的特征采集和学习 4、Face recognition 脸部识别，找出最相近的相近脸部图像。

项目将彩色图像转换为 grayscae 在 c + + 中的图像 这是一个基本的图像处理中

对比度增强

在对视频文件或者多序列图片批量进行边缘检测时，可利用该方法。该方法主要借助于VC++和OpenCV环境进行实现。算法主要包括两方面：一是对视频文件帧的获取，二是通过Candy算法对获取的帧进行边缘提取。（注：avi文件过大，运行代码时用户可自行添加）

师兄做的毕业设计，对肿瘤超声图像处理！包括计算出轮廓面积等功能！非常实用！

vc++版本的jpeg库，已经转换为2008版本了，方便大家编译、使用！是个静态库，.lib的，运行时省去了dll动态库，程序发布变得更加方便了。开源项目，自己修改的。

使用Opencv库在VC++平台下开发的基于视频人脸检测和跟踪。人脸检测使用的方法是肤色分割和Gentle Adaboost算法。人脸跟踪采用的是Camshift算法和卡尔曼滤波算法。能得到好的处理结果。

开源的软引擎-Gouraud着色实现DirectX源码。                                                                                                                       、

基于opencv的摄像机标定的源程序 能够实现摄像机的标定