基于Gabor+PCA+SVM的性别识别(3)

应用背景用于android图片处理图形，自己可以任意的变换自己喜欢的图形关键技术使用到的是遮罩，这种做法是被认为i，所推荐的

资源描述使用opencv库实现图像的边缘检测，在vs2013+opencv2.4.10中完美使用，只需要把代码中读入的图片换为自己的路径就可以了

该代码在VS2010环境下开发，语言采用微软的C#语言，并结合Emgucv实现的简单的画图功能，实现了双缓冲，代码简单，适合初学者。可以用来学习Emgucv与C#语言，有一定参考价值

该软件能实现对掌纹的纹理特征提取，使用的是灰度共生矩阵算法，把256色图像初始化为8个灰度级，步长取distance = 5;

资源描述采用颜色直方图作为特征的粒子滤波算法和卡尔曼滤波算法

基于ArcGIS Engine 开发的百度地图瓦片拼接程序，可支持一个文件夹中的所有瓦片拼接，也可支持某一个文件目录下的所有瓦片拼接，要求瓦片带有txt文件来保存四个角点的坐标。采用c#语言编写，代码注释清楚，界面美观，下载后可直接使用；本人原创，已经在实际项目中多次使用，程序稳定。

包括人脸图像获取、人脸图像预处理、人脸表征、人脸检测、人脸分割和人脸的判定，并对其中的具体实现技术和方法进行了全面阐述，最后，针对视频图像，对动态人脸跟踪进行了探讨，并对人脸识别的现状和研究趋势进行了说明。

该源码实现对视频的采集功能，外连设备采用USB接口，有较为清晰的操作界面，非常实用的源代码

资源描述matlab的数字图像实时稳定技术及其实现源代码，在matlab7.0以上使用，已测试，可直接用代码

你看，扫描使用智能手机的文件可以被分解成三个简单的步骤：第1步：检测边缘。步骤2：使用在图像中的边缘以找出轮廓（轮廓）表示一张纸被扫描。步骤3：应用一个透视变换，以获得所述文件的俯视图。线2-7手柄导入我们需要必要的Python包。我们将通过导入我上周讨论了我们four_point_transform功能启动。我们也将使用imutils模块，它包含了方便功能调整大小，旋转，裁剪和图像。你可以在我的基本的图像操作后阅读更多关于imutils。接下来，让我们从进口scikit图像的threshold_adaptive功能。该功能将帮助我们获得了“黑与白”感觉我们的扫描图像。最后，我们将使用NumPy的数值处理，argparse解析命令行参数，并CV2我们OpenCV的绑定。第10-13行手柄解析我们的命令行参数。我们只需要一台交换机的形象，--image，这是路径包含我们要扫描的文档的图像。现在，我们有路径，我们的形象，我们可以继续前进步骤1：边缘检测。第61行执行翘曲改造。事实上，所有的繁重被four_point_transform函数处理。同样，你可以阅读更多关于上周的帖子在此功能。我们将通过两个参数为four_point_transform：第一个是我们的，我们装过盘原始图像（不是大小之一），第二个参数是代表文件，乘以调整大小比例的轮廓。所以，你可能会奇怪，为什么我们乘以调整比例是多少？我们乘了调整后的比率，因为我们进行边缘检测，发现轮廓高度= 500像素的调整后的图像上。然而，我们希望将原来的图像，而不是调整大小后的图像上执行扫描，从而我们通过调整大小比率相乘的轮廓点。要获得黑白的感觉的形象，我们再采取扭曲图像，将其转换为灰度和应用自适应阈值上线65-67。