图像二值化图像处理

canny边缘检测算法，基于梯度幅度直方图和类内方差最小化自适应的确定高低阈值的方法，可针对不同的图像，实现双闽值的自适应提取，不需要人为设定任何参数，采用模糊控制技术提取边缘像素。

本算法是基于OpenCV的人脸检测程序，在VS2010编程环境下，运行通过。这是对图像进行人脸检测，也可以自己改进一下，在视频中提取人脸。

这是一个使用了Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码使用步骤：1. 拷贝所有文件到MATLAB工作目录下(确认已经安装了图像处理工具箱和人工智能工具箱)2. 找到"main.m"文件3. 命令行中运行它4. 点击"Train Network"，等待程序训练好样本5. 点击"Test on Photos"，选择一个.jpg图片，识别。6. 等待程序检测出人脸区域createffnn.m, drawrec.m, gabor.m, im2vec.m, imscan.m, loadimages.m, main.m, template1.png, template2.png, trainnet.m

这里以无线通信网中，我们仿真出了每个基站中的用户能效问题，并且将用户能效用各种图形显示出来，例如火柴棍图，地理位置上的等高线图，还用表格分别说明了每个用户的具体能效值，这样不仅从直观上总结出基站附近用户的大小受哪些因素有关，还详细计算出了用户能效值表，供大家参考。

局部二进制模式（LBP）是一种用于在计算机视觉分类功能。 LBP是中提出的纹理光谱模型的具体情况1990年 [1] [2] LBP在首次描述1994。[3] [4]它已经被认为是一个强大的功能用于纹理分类;它已经进一步确定，当LBP 是结合梯度方向直方图（HOG）的描述符，它大大提高了对某些数据集的检测性能。  LBP的特征矢量，在其最简单的形式中，以如下方式创建：  划分检测窗口进入细胞（例如16×16像素的每个单元格）。  在一个小区中的每个像素，比较像素到它的每一个8邻居（在其左顶，左中间，左底部，右顶部，等等）。 跟随一个圆，即顺时针或逆时针的像素。其中，中心像素的值大于邻居的值，写入“1”。否则，写“0”。这给 出了一个8位二进制数（通常转换为十进制为方便起见）。 计算直方图中

可以直接获取ＵＳＢ摄像头的视频进行处理，也可以读取采集卡的视频流实现人脸识别，采用VC++6.0与opencv1.0，海康威视的采集卡

matlab练习程序（构造简单多边形） 简单多边形是指各边不相交的多边形。首先计算出所有顶点中心位置。然后求每个顶点与中心的极角。再对极角进行排序。 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

面对通过USB摄像头的实时拍摄的图像识别的例子。它的演示。没有在个人电脑上，但在嵌入式主板，如比格板性能问题，它需要的优化配置。它的运行速度非常慢。

这个软件是用来寻找角落使用Harris角点检测算法的任何输入图像。Harris角点检测是发现在图像特征的数学运算符。这是简单的计算，并且是足够快的工作计算机上。此外，它是受欢迎的，因为它是旋转，缩放和照明变化无关。Harris角点检测是确定哪个窗口产生大的变化时在任何方向的移动只是一种数学方法。每个窗口中，一个得分R被相关联。在此基础上的分数，你可以计算出哪些是角，哪些不是。这个软件用于查找图像的角落，并突出显示的图像的边界这个概念是用户完全在多对象检测以及图像识别处理。

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