opencv中团块检测

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人脸检测是一种确定的位置和大小的数字图像中人脸的计算机技术。它检测的脸并忽略任何其他，如建筑物、 树木和机构。人脸检测可以视为更一般的情况下的人脸定位。在人脸定位，任务是找到的位置和大小的面 （通常为一) 已知数。在人脸检测，脸上是处理和按位与底层的人脸图像数据库中匹配。任何微小的变化，在面部表情，例如微笑，嘴唇运动，将不匹配的脸。 人脸检测可以视为对象类检测的具体案例。在对象类检测中，任务是找到的位置和大小的所有对象都属于一个给定类的图像。例子包括上部躯干、 行人和汽车。 人脸检测算法专注于正面人脸的检测。它是类似于图像检测

应用背景 在线软件制作中，需要拍照上传图片，并对拍照所得图片进行处理； 将图片画在canvas画布中，对图片进行像素级的处理 关键技术canvas是HTML5新增的标签，结合JS可以实现对图像的像素级处理，这对开发在线图像处理软件提供了便利

基于visual c++ 6.0，使用opencv1.0对图像进行简单的处理，适合初学者用。如果对opencv较熟悉的话，则此程序对您不会有任何帮助。该算法中只是使用opencv自带的几个函数进行处理，可以直接运行。

为法医学部门开发了一个应用程序，使用户能够操纵、分类、存储和共享数据。本文利用Matlab平台对指纹图像进行处理。其他工具和用户界面都是使用VB.Net版. 因此在这里Matlab模块将嵌入visualbasic，以提供一个高效的用户界面和一个安全的数据库。此Matlab模块处理基于人脸和指纹生物特征融合的图像系统。将采用单独的技术来识别面部特征和指纹特征，并将进一步融合。&文献综述：拉普拉斯人脸用于人脸识别。DFB用于指纹识别，人工神经网络用于两者的结合。基于人脸和指纹的多模式认证模型

ffmpeg 的api 使用例程。很不错，对学习ffmpeg的人很有帮助！有问题可以给我留言，共同学习交流！

图像增强技术是图像处理领域中的基本技术之一。图像增强的目的是信息的改进的可解释性或感知在图像中的人类的观众，或为其他自动化图像处理技术提供更好的投入。近年来，灰度图像增强技术发展迅速。这些算法有一定的灰度图像增强的效果。然而，我们通常处理在日常生活中的彩色图像。由于诸多因素，如有限的动态范围、 照明的影响和显示设备，获得的图像质量的下降，这意味着许多重要的信息很难被人告诉 的眼睛。同时，它是不适合直接使用灰度图像增强技术的彩色图像。因此，我们需要开发彩色图像增强技术，处理的问题。与灰度图像相比，彩色图像仍有颜色的信息，所以那彩色图像是灰度图像比更生动。现在，基于人眼视觉特性，许多彩色图像增强算法已被提出。Retinex 是一种有效技术的彩色图像增强，可以产生很好的增强的效果。但增强的图像具有颜色失真和计算比较复杂。一种鲁棒的彩色图像增强算法。该算法可以提高彩色图像不失真，但彩色图像的边缘不能处理得好。该算法使用高斯滤波估计的背景图像。高斯核函数是各向同性，这会导致不准确估计的背景图像，从而导致的光晕现象。提出的算法包括三个主要部分 （1） 获得亮度的图像和背景图像，（2） 自适应调整，(3) 彩色恢复。

应用背景本程序可以用来进行双目标定目标的位置，通过两个摄像头的标定，可以确定空中某一目标的精确位置。是毕业设计的题目。关键技术这个程序使用了较好的算法，能够快速的进行空间定位，返回位置信息。而且有较好的鲁棒性。而且有较好的鲁棒性。而且有较好的鲁棒性。

这个程序使用拉普拉斯滤波器和高斯滤波器对锐化图像，图像处理的像素使用指针

应用背景遥感成像的时候，由于飞行器的姿态、高度、速度以及地球自转等因素的影响，造成图像相对于地面目标发生几何畸变，这种畸变表现为像元相对于地面目标的实际位置发生挤压、扭曲、拉伸和偏移等，针对几何畸变进行的误差校正就叫几何校正。关键技术系统原理是先读取HDF中的经纬度数据集，然后建立51*51的GCP控制点，通过对GCP点的投影转换来对角度数据集和辐射定标后的科学数据集进行几何校正。在几何校正的过程中将角度数据重采样到1000*1000分辨率，以便后来进行气溶胶反演的时候，按行列号查找角度数据。