canny 边缘检测

应用背景道路识别提取。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。关键技术使用CNN方法对道路进行识别提取，效果很好，不是遥感影像的道路。。。。。。。。。。。。。。。。。

自己写的用opencv实现切割保存图像中感兴趣区域函数，可以在添加代码后直接调用函数实现切割

资源描述基于opencv的图像处理程序，利用了visual studio C++的平台

CamShift算法的全称是"Continuously Adaptive Mean-SHIFT"，即：连续自适应的MeanShift算法 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

基本矩阵可以通过一组对应点确定。这个程序演示了这一问题的榜样。基本矩阵是约束的投影点从现场可以发生在这两个图像的同一场景的任何两个图像之间的关系。

数字图像处理第二版（何东健）第四章代码，用于建立图像处理的一个基本框架，是对图像处理的基础理论，但主要用于对8为灰度图像的处理，分析。

应用背景最近在研究电子稳像的东西，尝试着通过opencv编写了一段电子稳像的程序，效果不错，但是实时性不好。大家可以用来参考，开拓思路。关键技术平台为vs2010，使用opencv库编写，里边涉及到了LK光流法，Corner角点检测，最小二乘法等，输入视频，可以输出稳定后的视频，稳像效果不错，但是实时性很差，大家可以用来参考，开拓思路。

采用肤色分割的人脸检测具有计算简单、检测率高的特点，并且对于人脸有旋转和倾斜的人脸图像也有较好的检测效果。但在检测时会把一些类似于人脸肤色的人体其他部位和类似于肤色的背景误检为人脸，具有较高的误检率。而且基于肤色分割的人脸检测对于光照条件等外部环境要求比较高，外部环境会直接影响其检测的效果。采用Adaboost算法的人脸检测有很好的检测效果，但该方法计算十分复杂，检测速度比较慢，对于有旋转和倾斜的人脸图像的检测率不高，而且当背景环境很复杂的时候该算法的误检率很高。因此，本代码是结合两者的优点的人脸检测

图像处理数字成像的基本原理使用Dirth的技术的图像增强抖动的照片Liguagem C + +

利用简单的命令对图片进行剪裁，这个可以用鼠标选择自己想要留下的图片区域，不需要计算目标图片的灰度值或坐标范围，仅仅用鼠标选择目标区域进行剪裁就可以得到自己想要的图片，然后保存。