太阳和地球

基于opencv的人脸检测代码，适合初学者使用多个弱分类器集成的方法，机器学习中的弱学习到强学习，集成的关键是投票，最简单的方法是“绝对多数”的方法

结构相似度（ＳＳＩＭ）用于图像复原（去噪，去模糊，盲复原，修复）后的客观评价！该评价标准比较适合于纹理结构多的图像质量评价

一维条形码识别系统基于VC6.0，对输入的条形码图像进行预处理，进一步识别，是目前基于条形码进行货物扫描识别的关键。内含识别图片。

图像增强技术是图像处理领域中的基本技术之一。图像增强的目的是信息的改进的可解释性或感知在图像中的人类的观众，或为其他自动化图像处理技术提供更好的投入。近年来，灰度图像增强技术发展迅速。这些算法有一定的灰度图像增强的效果。然而，我们通常处理在日常生活中的彩色图像。由于诸多因素，如有限的动态范围、 照明的影响和显示设备，获得的图像质量的下降，这意味着许多重要的信息很难被人告诉 的眼睛。同时，它是不适合直接使用灰度图像增强技术的彩色图像。因此，我们需要开发彩色图像增强技术，处理的问题。与灰度图像相比，彩色图像仍有颜色的信息，所以那彩色图像是灰度图像比更生动。现在，基于人眼视觉特性，许多彩色图像增强算法已被提出。Retinex 是一种有效技术的彩色图像增强，可以产生很好的增强的效果。但增强的图像具有颜色失真和计算比较复杂。一种鲁棒的彩色图像增强算法。该算法可以提高彩色图像不失真，但彩色图像的边缘不能处理得好。该算法使用高斯滤波估计的背景图像。高斯核函数是各向同性，这会导致不准确估计的背景图像，从而导致的光晕现象。提出的算法包括三个主要部分 （1） 获得亮度的图像和背景图像，（2） 自适应调整，(3) 彩色恢复。

这是一个从图像中提取直线特征的程序，已经达到了一个相对准确的效果，本程序利用的是hough算法，和canny算子，但是美中不足是，图像中的一些较短的直线不能准确的检测出来，所以还需要一定的改进，上传以备大家共享

完美运行meanshift和camshift物体跟踪，实时显示色度直方图，鼠标标记，跟踪该物体

       vs2013利用高斯混合建模分离视频中的前景和背景，利用opencv库里面的函数，这个代码可以清晰实现，大家可以看看

代码已经验证，可以运行，AdaBoost是基于灰度的人脸检测，这个程序正面人脸检测的效果较好。

这是一个本人写的基于海康视频采集卡的视频采集程序，其中包括视频的实时预览，视频的压缩存储，运动侦测。还有基于帧差法的运动目标的提取，以及运动物体的跟踪识别。

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