图像的手指

基于OpenCV的静态人脸检测程序的实现，已运行成功，人脸检测是目前非常前沿的技术，Adaboost算法实现起来也比较复杂，但应用OpenCV提供的函数和分类器进行人脸检测十分容易，主要包括训练和检测2个模块

完成图像的剪切。旋转等功能。 完成图像的剪切。旋转等功能。 完成图像的剪切。旋转等功能。 完成图像的剪切。旋转等功能。 完成图像的剪切。旋转等功能。 完成图像的剪切。旋转等功能。 完成图像的剪切。旋转等功能。

用C++语言实现的zigzag数组，是一个之型排列的矩阵，主要在JPEG图像算法中使用。

HIS彩色空间阈值分割方法    为了克服光照的影响，目前大部分侦测算法都先将图像由RGB彩色空间转换到HIS彩色空间，再进行彩色图像的分割。这是因为在HIS空间，色调(Hue)和色饱和度(Saturation)信号与亮度(Intensity)信号是分离的，利用色调信号和色饱和度信号进行分割，可完全消除光照的影响。其中N．Kehtarnavaz等人是在HIS彩色空问通过设定色调分量、饱和度分量的阈值范围，侦测出红色区域作为禁令标志的可能区域，得到的红色区域的阈值范围为3 sH≤56°，S>15，I

本代码提供了最基本的图像读取，保存图像，处理图像，如水平镜像，垂直镜像等。里面含有三种操作影像的方法内存法，指针法和像素法。

多种中值滤波器 (5 点交叉, 1x2, 1x3, 2x2, 3x3, 3x4, 4x4, 4x5, 5x5, 7x7) 来降低图像中的椒盐噪音。我还计算了 MSE 值来决定中值滤波器的质量并画出图形来表示 MSE 和中点

使用gdal和c++，编写的一个打开图片的程序框架，GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理

通过使用 cuda 的 Jpeg 2000 年执行。 -转换为 BMP-> 与您的 NVIDIA GPU JPEG2000 -命令行工具和 CUDA/c + + 库 -为有损和无损编码 -最快的开放源码 JPEG2000 编码器之一： 将编码 27 200 万像素 -RGB 图像在 4.0 秒 (有损) / (无损) 在 280GTX GPU 上的 6.2 秒

%该m文件实现了混合高斯背景算法

人脸检测系统，待扶正人脸库，待扶正人脸系统，C++写的