人脸五官定位检测

使用D7 EncdDecd和ZLib压缩和加密字符串。

这是工业上用的分拣系统，工件匹配的程序，基于opencv2.0写的，针对形状纹理不是特别复杂的工件，还不是特别完善，适合基础学习者。

传统的图像处理知识，采用vc6.0编写，非常好，包含各个步骤，边缘化，增强，去噪声，等等。大家可以先看看理论知识，再来学习，适合图像处理知识的初学者！

用opencv实现基于Adaboost人脸检测的程序代码码。Adaboost对于人脸检测具有很好的分类效果，主要包括矩形特征、积分图像，弱分类器、强分类器和级联分类器。opencv自带Adaboost代码，使用方便，程序内有测试图像和测试程序，在网上下载的程序，经过本人的修改，可以运行，效果很好，仅供参考。

对眼瞳的识别 很有效 ，主 要通过使用眼睛的分类器对人眼的眼瞳进行的识别 ，显示的效果很好 ，很大的程度上能实现对眼睛的识别。

图像增强是图像处理的一个重要分支，它对提高图像的质量起着重要的作用。它通过有选择地强调图像中某些信息而抑制另一些信息，以改善图像的视觉效果，将图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机进行分析处理的形式。传统的方法在增强图像对比度的同时也会增强图像噪声，而小波变换是多尺度多分辨率的分解方式，可以将噪声和信号在不同尺度上分开，根据噪声分布的规律就可以达到图像增强的目的。

应用背景帧差法是背景减图法中的一种，只不过是帧差法不需要建模，因为它的背景模型就是上一帧的图，所以速度非常快，另外帧差法对缓慢变换的光照不是很敏感，所以其用途还是有的，有不少学者对其做出了出色的改进。关键技术 可以看出其“双影”和”空洞”比较明显。双影是由于帧差法有2个影子，在该试验中就是轮廓变得很粗，”空洞”是由于物体内部颜色相近，检测不出来。当然帧差法还有个致命的缺点那就是阈值T需要人工设定。 　　对于帧差法的”双影”现象，有人提出来了三帧差法。其原理如下所示： 　　1. 由i(t)-i(t-1)得到前景图     F1 　　2. 由i(t+1)-i(t)得到前景图    F2 　　3.  F1 ∩ F2得到前景图     F3 　　4.  形态学处理 也就是利用2次相邻帧的差，然后去与操作，就得到了真正的那个影子了。这个在一定程度上可以解决”

利用opencv工具可以方便的实现canny边缘检测，作者做了一个小小的MFC尝试，参数设置还需要调整，需要VS2010的平台，希望能够与大家分享，互相学习

使用MFC实现了对图像的去雾功能，让图像更清晰，能去掉薄雾，雾太后就可能效果不太好，需要进一步改进。但是这个程序已经能够满足一般需求，能够达到实验的基本要求。

基于canny算子的原理编写的一个canny算子边缘检测程序，效果不太好，算法运算也很耗时，有懂的可以交流~