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本人发表的一篇中文核心的程序代码。是camshift目标跟踪检测的C++代码。里面还借助了部分OpenCV视觉库中的函数。程序是完整可用的，只要自己加载进一段运动视频即可。

应用背景粒子滤波目标跟踪源码，通过粒子滤波技术，画一个待选框，然后在视屏中通过待选框中的运动物体，然后对其进行实时跟踪。本人已经调试。关键技术粒子滤波技术结合目标检测复选框，选择运动目标，然后通过视频序列来检测运动目标并跟踪运动目标，从而达到跟踪目标的效果。

应用背景局部二进制模式（LBP）最初纹理描述设计。它是不变的单调的灰色规模转换，这是非常纹理分析的重要。也由于实时图像处理的图像处理是可能的。LBP可以描述纹理数字图像的形状。我们已经开发了一种快速的方法，人脸识别相结合基于微观结构的空间域分类局部二进制模式和频域获取宏信息从离散余弦变换（DCT）和许多其他功能表示人脸图像关键技术 ；我们已测试的代码在6146面（13面，477班每班平均数），获得能效比等于3.07%。人脸数据库包括6146手动裁剪128-by-128灰度图像。对于一些受试者，图像在不同的时间，不同的照明，面部表达式（打开/闭上眼睛，微笑/不笑，眼睛闪烁，…）和面部细节（眼镜/没有眼镜）。许多图像被拍摄非均匀背景的主题在一个直立的，正面的位置，与一些侧面的运动公差。数据库包括但不限于使用最常见的人脸数据集模式识别，如AT&；T的人脸数据库，JAFFE数据库，耶鲁数据库和更多。关键词：MATLAB源代码，，，LBP，地方，二进制，模式，模式，DCT，脸，识别，匹配。

本压缩文件中是图像局部区域放大源代码，根据设置的框架，进行局部像素放大。类似放大镜功能。

C++实现的人脸检测与识别定位功能，主要使用基于HOG特征点的人脸检测，结合神经网络学习算法，训练特征数据，来实现人脸特征部位的检测与定位功能。代码包含整个工程，可以运行，效果不错，给大家分享一下！

由于对运动目标检测与提取的精度要求越来越高,在运动检测中排除阴影的干扰也就越来越受到重视。当前采用的运动检测算法通常在提取运动目标 的同时也将运动阴影提取出来,这会导致在分割和提取运动目标时产生严重的影响。阴影消除算法，matlab版本，其中阴影消除的阈值和数学形态学模板的大小需要根据具体的视频图像调整到合适的值。

边缘检测算法喜欢罗伯茨、 空降和普鲁伊特运算符可以用于更多灰度梯度和 噪音。对于检测对角边缘 Sobel 运算符是更加敏感。另一方面，普鲁伊特运算符是更多 敏感的水平和垂直边缘。康力的运算符基于三个标准。第一个条件是使用 为疏导图像的高斯函数。二是一阶导数的最大值对应于 最小的一阶导数。换句话说，这两个点用灰度 （强边缘） 和点的戏剧性变化 稍有变化的灰度与对应于第二阶导数零交叉点。因而这些两个阈值为 用于检测弱边缘和强边缘。康力的算法不是容易受到噪声干扰的事实 使其真正弱边缘检测的能力。所以 Canny 的算法是边缘检测优化算法。

一个用C/C++直接读取像素的例子，供底层源码学习。程序可以运行，直接读入照片，然后将像素内容读取到内存，读者可以查看照片DIB数据的每一个细节，供学习使用。