中值滤波器降噪

基于Kinect的信息采集系统，以采集衣服的信息为例。记录每件实物的图像信息和对应的深度信息，并且将他们一一对应的储存起来。图像信息是BGR图，并且采用了无损压缩的png格式，深度信息以灰度图png格式存储。除此之外，系统还可以记录材质，颜色，形状，类型，风格，等其他的信息。这些信息保存在Data文件夹中，以csv格式保存。图像信息保存在Images文件夹中，深度信息保存在Depth文件夹中。

超分辨率图像重建。具有非常好的效果，程序效率较高，有完整的注释和说明文档。

LBF(Local Binary Fitting)模型是一个著名的基于区域的活动轮廓模型。该模型利用局部图像信息（主要是数字图像的局部均值信息），能够对强度分布不均匀的数字图像进行分割,是原始的LBF代码。可以根据实际需要在此代码上做修改。此代码可直接成功运行。

能够打开双相机进行三维重建，重建速度不错，  Ÿ   Windows 7 64位旗舰版 Ÿ   OpenCV SVN （v2.4.9） Ÿ   x64 应用

资源描述 资源描述 基于OpenCV的数字图像处理程序。通过图像模糊二值化，查找连通域，提取数字信心。

一共有三个m文件，一个是lbp.m, 存放主要的lbp算法，一个是getmapping,用以做算法的辅助函数，一个是lbptest.m,存放着测试代码。这三个文件需要放到同一个文件夹，并在文件夹中添加相应的图片，具体的图片名字见lbptest.m的代码，运行lbptest.m可以查看结果。

首先计算背景图像与当前帧图像介的差，然后对差分图像进行二值化和形态学滤波处理，并对所得结果进行区域连通性分析，当某一连通的区域的面积大于某一给定阈值时，则成为检测目标，并认为该区域就是目标的区域范围，就可以确定目标的最小外接矩形。目标跟踪模块已有两个基本实现的方法，但运用背景差分方法对图。像进行二值化和滤波的效果，还远没有达到独立、稳定的跟踪要求，必须尝试多种运动目标提取方法及滤波算法。

本研究工作的主要目的是从特定的MRI扫描中识别肿瘤及其定量；

应用背景在不同背景下提取手势的二值图像，这里主要在背景不怎么变化的情况下，通过划分前景背景提取出手势图像。关键技术利用多帧平均建立背景模型，然后就是滑动平均法实现背景的实时更新。

翻译  maninwest@Codeforge 作者:Dejan Mauer@CodeProject在一张图片中找到人脸可能不怎么容易。有些商业化和开源框架可以帮助开发者完成这个任务。 我要推荐的商业库是 Neurotechnology VeryLook. 也许，人脸识别的最有名的开源框架是  Intel 的 OpenCV (Open Computer Vision) ，它不只能用于识别人脸，还可以用于其他地方。但是 这是基于  C++ 的，不方便在  .NET 环境中使用。EmguCV 提供了一个 到 OenSV 的 .NET界面解决了这个问题。虽然这个框架很强大，但是使用起来不容易。在这里，我将介绍最简单的人脸识别- 使用 开源库 Accord.net,它构建在 AForge 图像库上.使用代码代码示例是从附件中的程序中提取出来的。我仅关注主要功能-使用 Accord.net库找到人脸Dim detector As HaarObjectDetector Dim cascade As New FaceHaarCascade detector = New HaarObjectDetector(cascade, 30) 首先要声明 classHaarObjectDetector. 这个类封装了找到图片中不同对象的算法。对象用所谓的级联描述，很多开源项目中都有（脸，左眼，右眼，两只眼，