运用6种算法进行肤色分割，基于opencv1.0+VC6.0

这是一个基于java的图像查看器应用程序代码。这样，就可以检索和查看系统中的图像。此应用程序可以打开jpg、GIF、位图和png格式的图像。

应用背景遥感图像上经常要用到图像融合，尤其是全色影像和多光谱影像，本程序可以很好地融合遥感图像，同时对于其他多模态或者异源影像都可以进行融合。关键技术代码主要采用三种方法进行融合，可以有选择的使用。主要是平均法融合，IHS法融合和PCA法融合，都是遥感图像融合领域常用的融合方法，可以直接运行。

在程序实际开发中，闪屏是我们经常用到的。如果程序初始化要一些时间，设计闪屏更加有必要，不但使你的程序也漂亮，还能在上面写上你的版本信息。好处是多多的。

包括bmp格式图片读取，写入，图像二值化，灰度转换，直方图均衡化等基本操作。不需要用到opencv的开源代码库，是直接用C++编写的图像处理程序。程序包括MFC应用界面

仿真获取四幅互差半个像素的低分辨率图像，利用反演解析算法重建出一副高分辨率图像，属于亚像元技术或者超分辨率技术。

基于opencv的人脸表情识别，采用的是svm分类方法。SVM的思想可以概括为两点它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而 使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能；

应用背景利用机器视觉进行障碍物检测时，需要定位障碍物的坐标，由于相机有畸变，因此需要进行标定。这对于精确的定位障碍物有很大的作用。关键技术附上代码的同时还有标定图片，只需要修改一下图片存取的路径即可使用，特别适合初学者学习和使用。本标定采用opencv内置函数，基于张正友的算法思想。基于opencv1.0和vc6.0写成。

Matlab图像双边滤波，一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。

自编的一个效果很好的边缘检测算法，里面一共有5个函数，可实现图像二值化，标记边界，获取质心等功能。用这个边缘检测算法比matlab自带的边缘检测函数更快，检测出来的效果更加好。可以较为精细的检测出图像边缘轮廓，用多副图像进行测试都能获得很好的效果。

opencv,C++图像处理相关，包括鼠标区域选取，截图，及简单的图像加载，适用计算机视觉初学者。