face-detection

在肤色检测、人脸识别、图象和视频检索的研究中,大量算法都是基于对图象色彩特征进行分析的,然而当图象发生偏色时,这些算法的性能会明显下降,甚至无效,而且由于现有的偏色校正算法,引入了其他关于偏色图象的先验性信息,具有很大的使用局限性,为此,提出了一种在只给出偏色图象的条件下,进行偏色检测和自动校正的算法.该算法首先获取并分析偏色图象在RGB各通道内的直方图特征,然后参照这些特征检测偏色通道,并通过调整偏色或非偏色通道强度分布来达到各个通道之间色彩平衡.实验表明,在较大程度的偏色情况下,该算法校正恢复出的图象与原始无偏色图象能达到视觉上基本一致的效果,并具有普遍的适用性.

人脸识别的源代码，亲测可用。采用PCA方法简化特征，然后调用opencv库进行实现。

资源描述 基于c++图像处理的BMP读写文件。。。写的一般，仅供参考吧                                                                     

使用C语言编写的图像去隔行的程序，可以处理视频，输入为RAW文件。经多次实现，效果良好，当心使用。使用的MELA算法，即一种线性的领域插值方法，基于的事六邻域。MELA算法是对ELA算法的改进，效果有显著提高。可以作为参考，对初学者很有帮助。

控制台应用程序：blob_tracker 项目概述应用程序向导已为您创建了此 blob_tracker 应用程序。  本文件概要介绍组成 blob_tracker 应用程序的每个文件的内容。blob_tracker.vcproj这是使用应用程序向导生成的 VC++ 项目的主项目文件。 它包含生成该文件的 Visual C++ 的版本信息，以及有关使用应用程序向导选择的平台、配置和项目功能的信息。blob_tracker.cpp这是主应用程序源文件。其他标准文件：StdAfx.h, StdAfx.cpp这些文件用于生成名为 blob_tracker.pch 的预编译头 (PCH) 文件和名为 StdAfx.obj 的预编译类型文件。其他注释：应用程序向导使用“TODO:”指示应添加或自定义的源代码部分。

应用背景遥感图像上经常要用到图像融合，尤其是全色影像和多光谱影像，本程序可以很好地融合遥感图像，同时对于其他多模态或者异源影像都可以进行融合。关键技术代码主要采用三种方法进行融合，可以有选择的使用。主要是平均法融合，IHS法融合和PCA法融合，都是遥感图像融合领域常用的融合方法，可以直接运行。

应用背景本程序是使用vc++写的，主要用于数字图像处理，源码为原创，可以运行，实现的功能为图像的几何变换，如有疑问可与我联系。关键技术图像几何变换是指用数学建模的方法来描述图像位置、大小、形状等变化的方法。在实际场景拍摄到的一幅图像，如果画面过大或过小，都需要进行缩小或放大。如果拍摄时景物与摄像头不成相互平行关系的时候，会发生一些几何畸变，例如会把一个正方形拍摄成一个梯形等。这就需要进行一定的畸变校正。在进行目标物的匹配时，需要对图像进行旋转、平移等处理。

拟议的安保系统由两个可视秘密共享方案 （车辆安检系统） 和一个图像隐藏方法组成。第一次提出车辆安检系统取决于将使股票四倍于原始图像而第二个拟议车辆安检系统取决于改性想法的概率 VC 没有像素增加，这意味着加密的股票是原始图像的大小相同的四个亚像素的像素扩展传统 VC 改良思想。拟议的隐藏方法基于隐藏的秘密图像覆盖图像的 DCT 系数中位。拟议的基本思想是制度的控制参与者的安全级别，并确定优先事项的每个参与者通过确定哪些参与者是制度的无法解密的秘密 （S） 和谁将无法解密的秘密 （S）。自从 VC、 动手术，二进制或二进制文件的投入，因此，所选的颜色或灰度图像，用来构建信息共享，必须通过使用弗洛伊德和斯坦伯格过滤器转换为二进制。

OPENCV2.4.8+VS2012编写，基于HOG特征的人群检测，效果不是很好，用于初学者熟悉OPENCV。

基于粒子滤波的目标跟踪。颜色直方图特征。参考资料 1。基于颜色的概率 Tracking2。基于颜色的自适应粒子 filter3。ECSE 626 项目： 基于颜色的自适应粒子 Filter4。关于在线非线性、 非高斯贝叶斯跟踪的微粒过滤器的教程