opencv特征匹配

它可以用于读取 *.dcm filesit 可以得到图像的 withd，高度，和像素 lengthit 也可以读取 JPEG 文件

应用背景人脸检测算法的可靠性很大程度上依赖于分类器的设计，在2001年，Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和《Robust Real-Time Face Detection》，在AdaBoost算法的基础上，使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸检测，他俩不是最早使用提出小波特征的，但是他们设计了针对人脸检测更有效的特征，并对AdaBoost训练出的强分类器进行级联。关键技术 人脸检测从整体来看分为四个部分： 1、Face detection 人脸识别，即识别出这是人的脸，而不管他是谁的。 2、Face preprocessing 面部预处理，即提取出脸部图像。 3、Collect and learn faces 脸部的特征采集和学习 4、Face recognition 脸部识别，找出最相近的相近脸部图像。

对于初学者来说很有用，十分简单易懂，每个步骤流程交代的很清楚！介绍了理想的高通滤波器，高斯高通滤波器，二阶巴特沃斯高通滤波器，二阶巴特沃斯高通加强滤波器，然后对低通滤波模糊后的图像分别进行以上四种滤波，得到原始图像，低通滤波模糊后的图像，理想高通滤波后的图像，高斯高通滤波后的图像，巴特沃斯高通滤波后的图像，巴特沃斯高通加强滤波后的图像。

人脸的性别识别，采用LGBP，LDA,SVM的方法。采用了一种新的图像纹理描述方法——局部Gabor变换直方图序列(LGBPHS)，Gabor局部二值映射特征由于结合了局部二值模式、图像空间信息以及Gabor 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

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资源描述利用FPGA实现的图像放大源程序，基于XILINX的ML505而实现，其它设备也可参考，主要包括vga模块，iic模块和放大模块！

这是一个涉及卡尔曼滤波用于跟踪在给定的视频帧上的 morving 对象的应用程序.，......

在一张纸上写了非常多的数字，然后利用遗传算法进行训练，最后对样本数字进行识别

计算 2 图像之间的单应矩阵。 使用 Homorgraphy 矩阵创建全景图像。

流程：原始图像——傅里叶变换——频率域滤波处理——傅里叶变换——增强后的图像。在具体进行频率域的各种处理滤波的前后,进行了傅立叶变换以及傅立叶反变换.这两个变换的过程就是将空间的信息分解为在频率上的表示,或者将频率上的表示转化为空间上的表示,两种变换是互为逆变换的.正是通过傅立叶正反变换的处理,才使得频率域上的处理可以用于图像的增强