opengl 画线画三角形

人脸的性别识别，采用LGBP，LDA,SVM的方法。采用了一种新的图像纹理描述方法——局部Gabor变换直方图序列(LGBPHS)，Gabor局部二值映射特征由于结合了局部二值模式、图像空间信息以及Gabor 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

应用背景这个项目是扩张形象。我开发这个项目的C #（未使用OpenCV）。和公司的；和；关键技术我计算这个项目的像素操作。侵蚀的方法是相似的。

此应用程序演示如何在ITU-656模式下从解码器ADV7183执行视频采集，将数据缓冲到SDRAM中。然后，缓冲的视频帧被发送到视频监视器。在此应用程序中，不需要任何处理

系统采用的是摄像头拍摄装有水透明玻璃杯，获取实时的水面照片，通过图像处理技术对图片进行处理，包括图像二值化、图像去噪、图像增强、边缘检测已跟踪，最终通过特殊的数学方法计算出水位高度。另外程序还运用到了TeeChar插件，用来显示当前水位高度以及水位高度在一定时间内的动态变化。

中值滤波是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。二维中值 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报 打分 发表评论 暂无评论

应用背景本程序实现了多层小波变换及反变换，小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面,其中小波阈值法图像去噪算法简单、计算量小,得到了广泛的应用。在小波阈值去噪的基础上,本程序实现了基于边缘检测的小波阈值图像去噪算法,把高频中的边缘细节与噪声更好地分离开,在主观和客观上去噪效果都比单纯的阈值去噪有所改进。 关键技术基于小波变换的图像去噪一般由三个步骤来完成:(1)小波变换;(2)对小波系数进行处理,以滤除噪声;(3)小波逆变换。小波去噪的核心是在上述第二个步骤中按照一定的准则对小波系数进行修改,在不损失过多细节信息的前提下,达到降低或去除噪声的目的。

过去的几年里已经看到照片的使用响应非均匀性噪声 （PRNU） 的一个独特的指纹如影像传感器，在各种数字的法医学应用源设备标识、 验证内容的完整性、 和身份验证。然而，使用一种颜色筛选数组捕获的每个像素的三个颜色分量的唯一介绍了彩色插值噪声，同时现有的方法提取 PRNU 为解决问题提供没有有效的手段这一问题。因为人工色素获得通过彩色插值过程不直接取自由物理硬件的场景，我们期望，PRNU提取的物理组件，都是免费的插值的噪音，应比从更可靠人工渠道，进行插值噪声。在此基础假设我们建议夫妇解耦的 PRNU (CD-PRNU)提取方法，首次分解每个颜色通道到四个的子图像，然后提取物 PRNU 噪声从每个子图像。PRNU 的子图像的噪声模式然后组装得到裁谈会 PRNU。这种新方法可以防止插值噪声传播进入物理组件，从而提高设备识别的准确性与图像内容的完整性验证。索引术语 — — 彩色滤光阵列、 马赛克

objective-c得毛玻璃效果 用到了UIImage+BoxBlur，ANBlurredImageView第三方类

本代码涉及到对图像读取，高斯滤波，中值滤波，最大值滤波，最小值滤波，边缘检测，图像反转，等等，对于初学图像出里的人有较好的帮助，尤其是不会弄的更有较好的参考价值

资源描述自己早期学习opengl做的一个列子，对opengl入门学习很有帮助，里面包括配置好的环境库，也可以稍微改动将图像播放做成视频播放；值得进一步学习