从彩色图像提取的 R、 G、 B 平面

它是一种算术编码。它用于获取标记值，我们可以从中发送文本。它在压缩技术中的应用

三维重构显示，显示一幅图片的三维效果图像，应用matlab作为工具！显示一个物体三维信息

通过采用surf算法，来分别提取两幅图像的特征点，来进行图像的匹配，利用ransac算法来剔除误匹配，实现精确的配准，根据匹配点，计算homography，进行两幅图像的拼接。实际使用中，新建一个控制台工程，将压缩包里面的两个文件加入工程，即可运行。

用于图像处理中的图像预处理，是视频图像处理中必要的基础步骤。从图像的第一个像素点开始依行遍历全部像素，在每个像素点上，移动结构元素B的映射的中心与其重合，然后判断此位置的结构元素是否有对A集合的覆盖，如果有，则保留这个点，否则对此点取反（按照如下的符号约定，即将改点灰度值设置为0）。

此代码将计算 16-点二维离散余弦变换通过执行两个 1 D DCTs.1st 一维离散余弦变换应用于每个输入中的行，并且从这个结果一维 DCT 执行的每一列。它由输入的加法器块，8 点近似离散余弦变换和置换块组成。

分布式视频编码系统中的编码器，C++语言实现，经测试可以使用。分布式视频译码器与传统视频编码不同的地方是它在编码端实现低复杂度而在解码端高复杂度，这使得分布式视频编码系统有非常广大的应用前景。

这一项目执行对象跟踪使用潜在的支持向量机方法。它被编译使用 opencv 249 和 visual studio 2010

翻译  maninwest@Codeforge 作者:Dejan Mauer@CodeProject在一张图片中找到人脸可能不怎么容易。有些商业化和开源框架可以帮助开发者完成这个任务。 我要推荐的商业库是 Neurotechnology VeryLook. 也许，人脸识别的最有名的开源框架是  Intel 的 OpenCV (Open Computer Vision) ，它不只能用于识别人脸，还可以用于其他地方。但是 这是基于  C++ 的，不方便在  .NET 环境中使用。EmguCV 提供了一个 到 OenSV 的 .NET界面解决了这个问题。虽然这个框架很强大，但是使用起来不容易。在这里，我将介绍最简单的人脸识别- 使用 开源库 Accord.net,它构建在 AForge 图像库上.使用代码代码示例是从附件中的程序中提取出来的。我仅关注主要功能-使用 Accord.net库找到人脸Dim detector As HaarObjectDetector Dim cascade As New FaceHaarCascade detector = New HaarObjectDetector(cascade, 30) 首先要声明 classHaarObjectDetector. 这个类封装了找到图片中不同对象的算法。对象用所谓的级联描述，很多开源项目中都有（脸，左眼，右眼，两只眼，

大每一本OpenGL入门的书都会讲到OpenGL的Select模式，它采用一种方法使得可以获取当前鼠标点选的几何图形。简单的来说这种方式就是首先调 整Projection矩阵，使得你透过从鼠标点选附近的一个正方形（大小可设置）看到的世界。然后开始绘制，当每一次绘制的时候都会判断你会不会看到。 如果看到，那么，你就是选择了这个几何图形了。更为具体的过程可以参见相关的书籍。 http://hi.baidu.com/sishenfuhuo/blog/item/e98b852ef94013371e30892a.html2.在OpenGL红宝书中介绍了一种简便易行的办法:在后缓冲中 使用不同的颜色重绘所有对象,每个对象用一个单色来标示其颜色,这样画好之后我们读取鼠标所在点的颜色,就能够确定我们拣选了哪个物体。这种方法有一个缺 陷,当场景中需要选择的对象的数目超出一定限度时,可能会出现标识数的溢出。对于这个问题,红宝书给出的解决办法就是多次扫描。实践证明这种方法的确简便 易行,但仍有不少局限性,而且做起来并不比第一种机制方便多少。限于篇幅,不再赘述。