利用matlab实现了图像增强的功能，里面包含一些目标较新的算法，同传统方法，对学习图像增强有很好的帮助...

运动检测和背景提取，比较适合于入门者学习，有一定的参考价值-Motion detection and background extraction, suitable for beginners to learn the value of some reference

基于harris算子角点检测经典完整的算法程序。非基于opencv平台。对初学者很有帮助-Harris operator based on the classic corner detection algorithm for a complete program. Opencv platform not based on. Very helpful for beginners

快速ica算法，ica（独立成分分析）。-Fast ica algorithm, ica (independent component analysis).

图像融合（可视水印）源代码-source code for image fusion (visible watermarking)

linux下的3D开发库的源代码-development of 3D library source code

使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。-my english is poor

利用openCV做人脸检测的程序，对做人脸识别与检测和学习openCV的朋友有帮助。-Face Detection using openCV life procedures, to do face recognition and detection and learning openCV have to help a friend.

开发工具：DirectX 9.0，VisualC＋＋，极棒的水的模拟。-Tools : DirectX 9.0, VisualC++, most of the water wand simulation.

在vb窗口鼠标画直线时，可以橡皮筋显示过程，当鼠标弹起结束绘制，语句简单有效！

这是指纹处理程序，有的程序可在可在命令行中能显示中心点，并经过了一些改进，是效果更好了-This is the fingerprint processing procedures, some procedures may be in the command line to show the focal point, and after a number of improvements, is the effect of better