稀疏编码图像恢复的文章

OpenCV检测原理主要步骤为：1.加载分类器。用cvLoad函数读入xml格式的文件。文件在OpenCV安装目录下2.读入待检测图像。读入图片或者视频。3.检测人脸。

应用背景人脸检测技术是一种在数字图像中识别人脸的计算机技术。它可以检测到人的面孔，然后可用于识别特定的脸。这项技术目前正被用于各种各样的应用中。请检查我的代码关键技术用emgu haarcascade CV。 ；emgu CV  ；是一个跨平台的。净包装的OpenCV图像处理库。允许OpenCV函数被调用。网兼容的语言如C #，VB，VC + +，IronPython等的包装可以编译在单声道和运行在Windows，Linux，MAC OS X，iPhone，ipad和Android设备。

基于小波变换的图像编码与压缩，代码简介易懂，附带文档说明，文档中给出了一些总结和编码表，提供matlab源码，供于初学者学习使用。

lBP纹理提取纹理源码，使用c++编程，局部二元模式方法提取目标的纹理特征，是经典的局部纹理特征提取方法。

这是一个用于实现图割算法的代码，由C++编写，并且有matlab接口。欢迎大家下载、使用。谢谢支持！

资源描述Detecting visually salient regions in images is one of the fundamental problems in computer vision. We propose anovel method to decompose an image into large scale perceptually homogeneous elements for efficient salient region detection, using a soft image abstraction representation. By considering both appearance similarity and spatial distribution of image pixels, the proposed representation abstracts out unnecessary image details, allowing the assignment of comparable saliency values across similar regions,and producing perceptually accurate salient region detection. We evaluate our salient region detection approach on the largest publicly available dataset with pixel accurate annotations. The experimental results show that the proposed method outperforms 18 alternate methods, reducing the mean absolute error by 25.2% compared to the previous best result, while being computationally more efficient.

在比赛中通过固定于赛场上空的摄像头获取比赛中的视频图像，然后通过对视频的即时抓帧获取.BMP图像并储存在指定位置。通过基于图像处理的目标识别系统对指定位置图像进行读取显示，并通过一系列图像的处理：图像的二值化、图像的滤波、腐蚀膨胀，取得符合要求的清晰地目标二值化图片，然后通过数学计算取的目标中心的坐标。

通过matlab进行抠图处理，但需要用户的手绘操作。通过抠图，我们可以在一幅图片中选择出自己感兴趣的部分，还可以通过图像合成制作精美的图片。抠图技术起源于影视行业的得发展，同时也应用于影视的特效制作。

图像滤波使用 matlab 代码。 在这个文件中，我们有的图像转换到频率域 （使用离散傅里叶变换 （利用矩阵为我创建的函数方式）） 然后在频率域滤波的卷积低、 高和乐队的通行证和最后这种产品我们做傅里叶变换逆之前。

数字图像处理