java客户端服务器项目用java写的图像处理功能和并行编程速度

VC二维码识别，可以英文数字，对中文部分识别，可以英文数字，对中文部分识别，可以英文数字，对中文部分识别

图像目标识别

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SIFT算法是稳定快速的特征提取算法，它除了具有稳定性外，最突出的优点是算法速度快，实时性较强。

模式识别系统，附带所有代码，可以计算出一张黄豆图片中，黄豆的数量，并且带有大量的图像分析算法。

应用背景图形图像处理，寻找大津阈值，程序中运用继承派生的思想，寻找最优大津阈值关键技术图像分割处理领域，关键目标提取，大津阈值选取

该程序是实现NLM 的C 源程序，非局部平均去噪算法，在去噪中的好处可想而知，效果不错。可以尝试用一下，看过文章的人应该清楚它的效果，给大家共享下，共勉吧。

应用背景人脸检测算法的可靠性很大程度上依赖于分类器的设计，在2001年，Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和《Robust Real-Time Face Detection》，在AdaBoost算法的基础上，使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸检测，他俩不是最早使用提出小波特征的，但是他们设计了针对人脸检测更有效的特征，并对AdaBoost训练出的强分类器进行级联。关键技术 人脸检测从整体来看分为四个部分： 1、Face detection 人脸识别，即识别出这是人的脸，而不管他是谁的。 2、Face preprocessing 面部预处理，即提取出脸部图像。 3、Collect and learn faces 脸部的特征采集和学习 4、Face recognition 脸部识别，找出最相近的相近脸部图像。

在directshow的基础上实现对视频源亮度的调解，以更好的适应不同的环境，经过测试有一定的效果。特别是在光线叫暗淡的环境下能够获取较高亮度的图片。

主要实现一个串口发送器功能，该发送器的数据是从FIFO 中读取的。也就是说，只要FIFO 中有数据，串口发送器就会启动，将数据发送出去。，该串口发送器由三个模块组成。datagene 模块每1s 产生16 个字节递增的数据，这些数据将会写入fifo232 中例化的一个256 字节大小的FIFO 中。一旦检测到FIFO 中有数据，uart_ctrl 模块就会将FIFO 中的数据读出并通过串口发送出去。大家可以用串口线连接SF-EP1C 板和PC 机，通过串口调试助手查看收到的数据是否是一组不停递增的数据。