彩色制造跟踪

全部用MATLAB编程完成，里面有三幅测试图片，分别针对旋转、尺度大小不一进行图像匹配。

现将老师共享的三维台球游戏设计分享给大家，游戏不能玩，但场景变换做得流畅，其中涉及图像处理的很多知识，希望对有志想要学好c的专业或者非专业人士以借鉴。如有可以改进之处可以进行交流。

在linux平台下，使用openni来进行的体感应用开发实战，利用kinect或ASUS xtion pro 传感器来获取彩色图像和深度图像，对获取的深度图像数据进行处理计算来得出物体离kinect或ASUS xtion pro摄像头中心的距离，以及对深度图及RGB图像的采集及显示……

完整的MFC编写的基于人脸识别的智能签到系统，包含了开发文档。基于Windows操作系统，在VS2008 SP环境下编写，算法部分用到了OpenCV 2.1，其中ASM人脸对齐部分还用到了OpenCV 2.0；演示程序界面部分用到了MFC。 演示程序的功能是，对摄像头拍摄的或用户指定的图像，检测其中人脸，然后在已存储的人脸库（通过摄像头或图片注册）中找到最匹配的人脸并显示。还有人脸库和分类器的导入/导出功能。 

meanshift算法图像平滑算法函数：  B = meanshiftsmooth(A,hr,hs,method)   输入参数：          A：     待平滑的图像          hr:     均值平移算法中的值域窗宽          hs:     均值平移算法中的空域窗宽          method ：  "guass" | "flat". 两种类型的核函数，默认为"guass"  输出参数：          B:      平滑后的图像

彩色图像的尺寸增大，且去模糊。利用了RGB到HSI转换模型，对I分量进行操作，调用imresize函数。。。采用了各种4种典型的拉普拉斯算子模板，进行锐化，在进行平滑，。。。在恢复到RGB模型下。

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

作为图像增强自然保护如下。图像的氛围不应改变大大增强，没有光源后应引入到现场，没有晕轮效应应添加和无阻塞的影响应该是放大过度增强。一些自然基于 Retinex 理论的增强算法提出了加强细节与自然保留。然而，这些算法并不适合对于非均匀光照图像。因此，他们提出了一项保留的自然度增强在这非均匀光照图像算法纸，不仅增强了的详细信息形象，而且还保存着自然。LOE好遵照执行的措施关于自然保护的客观评估同时提出。实验结果表明图像增强新算法是视觉美观，洒脱自然的工件看。

the code was developed by zhanghao at BJUT on 2013. this program is a example on image processing(image histogram equalization) by C. 

是MATLAB写的一个雷达定位的仿真程序，带gui界面的，非常的好，界面友好，很适合大家拿来学习，特别是想要学习MATLAB中gui编程的人们。