opencv调用摄像头进行人脸捕捉和灰度处理

实时图像处理软件。软件计数约22000瓶回收每小时。正在使用非常快速的算法。

在本文中，我们目前 DCT （离散余弦变换） 块应用级图像压缩 JPEG （联合摄影专家组） 算法的有效性。结果表明该算法是在压缩的情况下最有效的因为它有非常良好的压实性能与能源相关的值。作为一项基本原则，我们消除高频率，并保持低和介质不会明显影响形象。在实际应用中的人脸检测、 皮肤颜色、 面部识别、 虹膜、 指纹等遇到了 DCT 的 JPEG 压缩算法

在这个项目中，使用 opencv 和 visual studio 应用基于颜色的检测。它可以用于检测任何你想要的颜色。享受吧 ！

能很好的实现人脸检测，其中包括基于adaboost实现人脸检测matlab代码。还有基于新色彩空间肤色分割的代码。综合起来就是基于肤色分割的adaboost人脸检测算法的改进

opencv MFC摄像机标定。利用张正友棋盘标定法，计算出畸变参数，进行纠偏处理等功能。适用于单目相机标定，适合初学者学习使用。

该源代码是用于图像分类的，是由本人亲自完成的，主要是采用了多示例学习方法和典型的纹理描述算子相结合实现的，经过试验证明，该方法具有很好的分类效果。

结合Surf描述符算子和Sift描述符算子提取的图像不变特征。利用了Sift描述符对尺度，翻转的强有效性；和Surf描述符对光强的 敏感性，进行图像复制粘贴防伪检测。代码中有一个实例，可以看出检测结果。

指纹识别技术，目前最成熟的生物特征为基础的识别技术之一，可用于识别人类在各种场合

实现单幅图像的非均匀校正,在MATLAB环境下实现基于中值直方图的方法

使用说明第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。该系统的识别率一般情况下为90%。此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。具体使用请参照书中说明。