sobel verilog hdl 程序

双缓冲帮之你了解DC的创建位图的选入和贴图方法

主要用matlab编写了计算图像的方差、峰度、斜度熵以及角二阶炬等代码，可以直接使用，在计算灰度共生矩阵时窗口的大小设为5*5的方阵，代码清晰，简单明了。同时，也对图像求了局部方差、局部熵，最后，显示计算的结果

基于opencv对图像实行双线性插值缩放以及最临近插值缩放#include "highgui.h" #include "cv.h" IplImage *src=NULL; IplImage *dst1,*dst2; void main() { double scale1=0.1; double scale2=10; CvSize dst1_size; CvSize dst2_size; src=cvLoadImage("E:学习VC文件c++ pricticepro1pro1.jpg"); //缩小系数 dst1_size.width=(int)(src->width*scale1); dst1_size.height=(int)(src->height*scale1); dst1=cvCreateImage(dst1_size,src->depth,src->nChannels); cvResize(src,dst1,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)缩小 //放大系数 dst2_size.width=(int)(dst1->width*scale2); dst2_size.height=(int)(dst1->height*scale2); dst2=cvCreateImage(dst2_size,src->depth,src->nChannels); cvResize(dst1,dst2,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)放大 cvNamedWindow("原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvNamedWindow("缩小10倍后图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvNamedWindow("缩小10倍后再放大10倍还原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage("原图",src); cvShowImage("缩小

opencv2.4.9+VS2010，对不同的图像的各个通道分别做直方图统计，然后得到图像各个通道的匹配结果，并在同一幅图中画出他们不同通道的直方图。具有一定的参考价值，欢迎广大童鞋下载交流。

基于retinex理论的图像去雾代码。本代码实现基于Retinex理论的三种方法，分别为单尺度Retinex，多尺度Retinex，以及自商图像方法。直接运行每个文件夹下的test文件就可以得到对应的方法的处理结果。

《OpenCV教程——基础篇》北航出版社 ，文件包含本书所有光盘源代码。北航的虚拟现实实验室许多师生都在使用opencv，有相当多的经验，这书质量相当不错，简单易上手。附带的光盘中代码可靠性相当高，有些直接就是某些算法或问题的实现。本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等有关专业的高年级学生或研究生的教学用书，也可供相关领域的研究工作者参考。

基于Qt界面，利用ITK读取二维图像，然后用VTK在qvtkwidget上显示出来，其中ITK读取用的是ImageFileReader，用ImageToVTKImageFilter将ITK数据转换到VTK数据，然后采用vtkImageviewer显示图像； 鼠标的动态坐标获取采用了vtkEventQtSlotConnect类来实现从Qt事件到VTK事件的转换，并在槽函数slotUpdatefixedCoords（vtkObject*）中提取坐标信息。 Connections_fixed->Connect(m_fixedWidget->GetRenderWindow()->GetInteractor(),         vtkCommand::MouseMoveEvent,this,SLOT(slotUpdatefixedCoords( vtkObject* )) );

图像的特征用到了Dense Sift，通过Bag of Words词袋模型进行描述 ，用BoW描述完图像之后，就可以用SVM训练分类模型进行分类。这里除了用SVM的RBF核，还定义了一种核： histogram intersection kernel，直方图正交核。实验中的图像是一些Action的图像，共6类，每一类60幅，40训练20测试。

资源描述应用图像处理就行人脸识别，通过调用opencv库进行处理。主要进行特征点提取。开发环境为Visio studio +opencv。用c++语言进行开发，程序简介简单，亲测好用

这个项目主要涉及人脸识别技术。面部由adruino电机上的摄像头检测，该电机在与代码接口时检测面部。代码是用C++编写的，使用OpenCV库。