Kinect相机的标定

应用背景Delphi  滚屏截图的演示例子  包含源码及程序关键技术Delphi  裁剪图片  滚动裁图    适合开发裁图的例子

以像素方式读取位图像并在windows中显示

应用背景如今，由于照相机性能的限制，使得人们不能很好的拍摄一幅幅面比较大的图像。针对于此，本代码利用c++结合opencv，实现了多幅图像的拼接，并且得到比较好的效果。关键技术主要通过分析图像的特征，然后提取出图像中有用的相关联的角点，最后利用角点匹配技术，初步得到匹配的图像。由于在匹配过程中，存在部分匹配不当的角点，所以在应用图像融合技术，达到更好的效果

人脸检测

基于无人机航拍图片的拼接程序，加入了照相机参数校正，能够快速拼合场景图，做毕设时写的程序，将读取图像路径加入程序可以直接运行得到结果，中间可以显示多幅图像的匹配关系，粗匹配点对及精匹配点数，拼接时间及校正时间，最后显示拼合结果图并将图像存储

对一张不规则四边形区域的图像，进行双线性近似插值，还原图像到矩形区域。透视变换：设置要转变前4个点和目标的四个点，生成透视矩阵；基于透视矩阵将原始图像进行透视转换

他的论文描述基于 LCA 强大功能提取 methodز 作为一种高效的人脸检测系统从涉及复杂背景下，使用基于独立 分量分析的特征提取的图像示例基于人脸检测和 RDF 识别器。为示例基于人脸检测困难的问题之一就是要估计 低维子空间而不会降低鉴别性特征。人脸识别，ICA 是一个更好工具来代表脸上尽可能的图像作为少数几个组件。 我们用 RBF 神经网络来区分的面孔和非面孔和评价其性能作为判别属性用 ICA。

应用背景主要用于单目标跟踪，基于HSV颜色空间，对亮度的变化敏感度较低。关键技术改善了基于RGB色彩空间的粒子滤波的单目标跟踪。全部代码有注释，通俗易懂。

用于医学图像重建的反投影算法。电子医疗最好的技术之一图像重建领域，这是最重要的和广泛使用的算法

资源描述基于vc++的opencv图像处理，提取图片中的轮廓信息，过程包括二值化图像，边缘检测等