OpenCV Camera + OpenGL Object

基于人脸识别特征脸......与示例代码创建培训数据库然后在识别过程中使用它

能实现高密度人群的检测和人员的跟踪–基于背景差的运动目标检测、分割方法难以奏效 .利用Adaboost分类器在带状区域中检测行人头部 ，•柔性较好，针对不同的应用场景参数调整较少•实时性好，普通PC上实现30FPS的检测速度•统计准确率较高–密度低时能达到90%以上的准确率–密度高时能达到70%以上的准确率 

本算法是多年图像处理的工作总结   很实用  直方图均衡化  噪声的消除  是图像更清晰，图像取样后，样本的灰度值是一个模拟量，在用计算机对其显示和处理之 前，必须进行量化处理，而量化的过程实质上是多对一的不可逆的对应过程。 这样不可避免的引入了量化误差，解决这个问题的方法之一就是对图像按灰度 分布密度进行非均匀采样。

BMP图片文件在CCS 中转换为DAT文件，内容详细，可靠。BMP图片文件作为被处理图像文件，转换为DAT文件，在某些情况更有利于程序编程，运行。这程序的作用是在CCS中将BMP图像文件转换为DAT文件。

该源码实现的功能是实现手写数字识别，是实现OCR功能的关键代码。现在上传，希望对大家有所帮助，该代码试用C++语言进行编写，内部包含多种算法的代码，可以进行多种识别方法的比较。

目标

研究了下抽奖小游戏，自己做了一个。 delphi2009 编写的转盘小游戏，供大家参考， 用到了图片和播放声音，

我们建议制定多目标跟踪为最小化连续能量函数。以外的许多近来的方案，我们专注于设计的能量函数，代表该问题尽可能忠实地，而不是一个是适合于优雅的优化。然后，我们去构建一个合适的优化方案，以找到能提出强烈的局部极小。该方案扩展了共轭梯度法具有周期性的反式维跳跃。这些举动允许Search逃脱弱极小和探索可变维搜索空间的一个更大的部分，同时仍然总是减少的能量。为了证明这种方法我们都在合成数据和六个不同的实际视频序列提出了广泛的定量评价的有效性。在这两种情况下，我们实现了一个扩展卡尔曼滤波器的基线，以及国家的最先进的基于ILP的跟踪一个显著的性能提升。

通过电脑摄像头的拍摄，对视频中出现的手掌和拳头进行检测并标记，程序现在还是不很稳定，需要加以修改，后续如果有改动，在往上面增加。

图像增强是图像处理的一个重要分支，它对提高图像的质量起着重要的作用。它通过有选择地强调图像中某些信息而抑制另一些信息，以改善图像的视觉效果，将图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机进行分析处理的形式。传统的方法在增强图像对比度的同时也会增强图像噪声，而小波变换是多尺度多分辨率的分解方式，可以将噪声和信号在不同尺度上分开，根据噪声分布的规律就可以达到图像增强的目的。