人脸检测特征定位提取

guided filter 用一幅图像做引导对另一幅图像进行滤波 是一种保边滤波器 可用于去雾处理

导入彩色图片并转换成灰度图片显示出来，C++，RGB转灰度

降低过分割的产生，主要从两个方面着手：1) 在进行分水岭变换前，通过对图像滤波，标记提取等手段抑制噪声引起的过分割；2) 在分水岭变换后，通过一定的合并准则，

1.给定分类数M,MLL模型的势函数b,对影像作J-1层小波分解，设定EM算法迭代的停止条件，按照尺度从大到小的顺序设置尺度函数的取值。2.尺度n=J-1，根据K-均值聚类算法对尺度J上的特征场向量进行聚类，获取该尺度的初始分割结果。3.E步骤。使用MPL方法GMRF模型参数。 4.M步骤。使用估计出的参数，采用运算速度较快的迭代条件模式（ICM）通过最小化获取尺度上的优化的分割结果。 5.尺度内迭代。重复3和4知道满足某种准则，迭代停止。我们获得尺度n上的最终分割结果。 6.尺度间迭代。将尺度n的分割结果之间映射到最近的较细尺度n-1上，作为这个尺度的初始分割。重复5，直到获取最细尺度上的分割结果。

关于图像的各种滤镜特效源代码，约包含100种，如常见的图像处理效果。包括：contrast，hue，gamma，brightness，sharpness，emboss，saturation，exposure，shadow，blend 等等

sift算子是由D. G. Lowe在1999年提出，2004年完善的一种特征提取的方法，它主要有四个阶段：1）尺度空间极值检测（运用到Gauss函数和difference-of-Gaussian ）2）关键点定位3）定向分配（运用方向直方图，找到一个主方向，主方向的峰值的80%为辅，增强鲁棒性）4）关键点描述符

VS2010+图像检索 这个其实就是检索的方式了，可以按图象画面布局，色彩，纹理来分类检索 一般都是按画面的象素布局。简单点可以转化为黑白图象，然后根据象素的分布再处理，这样的应用适合对色彩不敏感的场合

翻译 maninwest@Codeforge 作者:Mr. Lai Tai-Yu@CodeProject 有时候我们会发现拍照很有趣，那么让我们来把它变得更有趣吧。设计灰色和动漫风格的照片不是很难。你只需有一个安卓手机并安装一个有趣的相机应用就好了。 通常，拍照时会遇到自动对焦问题，首先，我们要等待自动对焦完成，然后再拍照。这就是为什么我们需要重写自动对焦方法来帮助我们拍得更清楚。其次，图像处理时需要将原始数据转换成位图格式。我们使用位图工厂进行转变。第三，有两个图像处理效果可供选择，灰阶和动漫风格。灰阶很简单，仅是获取  R, G 和 B 的数量然后除以 3。但是我们依然需要知道如何分别获取 R, G 和 B 通道。使用 color 方法获取像素值帮助我们获得 R, G 和 B  的值。 动漫风格需要两个处理，包括索贝尔过滤和有序抖动处理。我们需要结合两种方法完成动漫效果。如果你想开发更多效果，可以使用这个代码架构继续开发。因为这是准备自动对焦并回调函数拍照。 你只需按照此架构添加新的图像效果即可。这个 APP 会在你选择图像效果前开启相机，然后你可以选择效果。你可以按下”拍照“按钮，然后可以查看处理后的图像。开发这个应用只有两个文件，非常简单。 适用于初学者。背景设备操作系统: Android 4.1.2 开发者实用程序: Eclipse ADT使用代码File Name: AndroidManifest.xml

使用图形方法能使图形设计更方便，并减少程序代码。用图形方法创建图形是在程序代码中进行的，绘图效果需在运行应用程序时才能看到。对于界面设计中的简单绘图，图形方法不能代替图形控件的作用。利 用以下方法可做出各种各样的图形，下面简单介绍这些图形方法的作用与使用方法。

在隐写术过程中，在空间域中嵌入秘密图像覆盖不是不可感知性和鲁棒性，所以要频率域。在频率域、 DCT 用于拆分的低频和高频 spareately。它是比空间域