人脸检测系统

 提供了图象直方图均衡，robert,sobel,prewitt,kirsch,gauss等方法的边缘检测运算，中值滤波，二维FFT变换和DCT变换，图象的反转，旋转等一些基本的图象模板变换和点变换的功能。目前只处理256*256的图象

根据形态学变化来找背景和前景，二值化，然后找contour，随后找出每个细胞的原点坐标。 Mat blur_img = orit.clone();    cv::GaussianBlur(orit, blur_img, cv::Size(5,5),1.5);    for (int i = 0; i < 0; ++i)    {        cv::GaussianBlur(blur_img, blur_img, cv::Size(5,5),1.5);    }    showim(blur_img, "blur");    cv::Mat back_img, fore_img;    cv::Mat element(7,7,CV_8U,cv::Scalar(1)); 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

在本文中，我们目前 DCT （离散余弦变换） 块应用级图像压缩 JPEG （联合摄影专家组） 算法的有效性。结果表明该算法是在压缩的情况下最有效的因为它有非常良好的压实性能与能源相关的值。作为一项基本原则，我们消除高频率，并保持低和介质不会明显影响形象。JPEG 压缩算法中的 DCT 是人脸检测、 皮肤颜色、 面部识别、 虹膜、 指纹等实际应用中遇到的。为了实现 DCT 算法，我们采用微软 Visual Studio 2013 程序和一组不同大小的图像。我们开始加载图像并将它们应用到我们所实现的算法。我们的节目使我们有可能要应用 DCT 算法后查看图像。由于这项工作我们有原始图像 （离散余弦逆变换算法所生成的图像应用后的第一阶段），由小多系数原来的相比。

这是一个3dmax 制作虚拟画廊的详细步骤，供初学者学习使用                                          

对图像进行对数、指数灰度变换。对数变换扩展了低灰度区，压缩了高灰度区，能使低灰度区的图像较清晰地显示出来。而指数变换一般用于对图像的高灰度区给予较大扩展。源码包中给出了源码和要处理的图片，1、4两张分别为过亮过暗的图，经过相应变换都能得到较好的效果。

classification_colormap_pauli_C3，SAR图像，用于pauliRGB分解显示。将全极化影像进行PauliRGB分解后，产生的三分量，进行编码设色，合称为PauliRGB图像。

      本程序主要是实现用单片机根据温度传感器控制串口摄像头的图像采集和压缩处理，并将采集的图像通过彩信的方式发到用户手机的报警功能。报警的同时也能及时让用户了解到监控范围里的现场状况，从而更有效的减少用户损失。它是一项集多种技术，多门学科综合，涉及通用分组无线服务技术、电子技术、传感器技术的项目。实现了可视化预警。

在本计画中，我们使用mean-shift演算法来追踪公共交通区域的人体轨迹。

图像滤波使用 matlab 代码。 在这个文件中，我们有的图像转换到频率域 （使用离散傅里叶变换 （利用矩阵为我创建的函数方式）） 然后在频率域滤波的卷积低、 高和乐队的通行证和最后这种产品我们做傅里叶变换逆之前。

资源描述 网上看了很多的教程，但是按照教程来其实是不行的，而且那大多是互相抄的，明显看的出来。这是我自己看书，然后咨询了很多人，一步一步的试，最后配出来了。 使用的是QT5.5.1，opencv使用的3.0 大家主要要看我的pro文件里面的INCLUDEPATH 和 LIBS里面的写法