两张图片的渐变

人脸特征点识别代码，可做学习之用。使用vs2010和opencv4.0开发，当人脸出现在摄像头中时，可以检测出人脸特征点的位置并标定出来

这个例子说明如何在2维数据进行模糊C均值。模糊c均值（FCM）是一个在其中一个数据集被分成n团簇与每一个数据点在属于每个集群到一定程度的数据集的数据聚类技术。例如，位于靠近一个簇的中心有一定的数据点将有属于或会员到该集群和位于远离集群的中心将有属于或度低的另一个数据点的高度隶属该集群。

我已经使用了行程编码，之字形扫描 technique.this 给出了压缩比为 15%。欢迎大家下载试用。

利用opencv工具可以方便的实现canny边缘检测，作者做了一个小小的MFC尝试，参数设置还需要调整，需要VS2010的平台，希望能够与大家分享，互相学习

用C++实现sift算法，实现多幅图像的读取，特征点提取，匹配以及图像的融合。可以直接上机实现。

人脸检测是检测脸使用分割的一个项目。欢迎下载，试用。谢谢大家的支持 ！

2001年，Adaboost算法首次应用到了人脸检测应用上，并得到了很好的效果，在人脸检测方面取得了巨大的成就：1）首次采用Haar特征来对人脸图像的灰度分布情况进行描述，由于Harr特征的简单有效性，提高了检测速度；2）挑选出一些具有样本能力的Haar特征的组合来构成强分类器；3）采用由粗到精的思路来构造级联人脸检测器，先用强分类器把图片中大多数的背景和无关区域滤除，再增强分类器的复杂度，继续滤掉剩余的无关区域，最后剩下的就是人脸区域，该种方法达到了提高了人脸检测速度的目的。本资源位Adaboost人脸检测的具体实现。

HIS彩色空间阈值分割方法    为了克服光照的影响，目前大部分侦测算法都先将图像由RGB彩色空间转换到HIS彩色空间，再进行彩色图像的分割。这是因为在HIS空间，色调(Hue)和色饱和度(Saturation)信号与亮度(Intensity)信号是分离的，利用色调信号和色饱和度信号进行分割，可完全消除光照的影响。其中N．Kehtarnavaz等人是在HIS彩色空问通过设定色调分量、饱和度分量的阈值范围，侦测出红色区域作为禁令标志的可能区域，得到的红色区域的阈值范围为3 sH≤56°，S>15，I

最近，PCA 有着广泛的应用，面对识别算法。它是最受欢迎之一人脸图像的表示方法主成分分析法用于降维线性 判别分析 （LDA），生成一个新范式，叫歇。此方法是更不敏感的照明，光照变化和的面部表情。然而，这种方 法是计算比 PCA 方法贵 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

给出bmp图像RGB值，用C++实现。结果验证，可用