PCA图像压缩处理

应用背景图片自动根据相似锚点进行对位拼接形成完整的全景图，可用于多张图片的拼接，同一个景点不同错位的拼接。关键技术采用C#语言编写，包含图像拼接的开源类库的桌面程序，winform形式开发。C#语言编写，包含图像拼接的开源类库的桌面程序，winform形式开发C#语言编写，包含图像拼接的开源类库的桌面程序，winform形式开发

基于VC的PointGrey灰点相机工程，可采用事件触发或多线程控制，包含单帧采集和连续采集等功能。PointGrey camera project based on VC that can be multi-threaded event-triggered control, including single frame capture and continuous acquisition functions.

利用canny算子对图像进行边缘检测，以著名的lena图像作为测试图像，结果显示人物的大部分轮廓都以检测出

opencv2打开双摄像头，解决了opencv2在Linux下不能打开摄像头的原理，在Linux下，考虑大带宽的原理，在640*480分辨率下， Linux的带宽是不能支持两个摄像头i的，因此只能采用分辨率比较低的320*240模式，才能打开双摄像头。

盘说明 本光盘的资料分两个文件夹存放： “各章测试图”文件夹存放本书各章需要处理的相关图像或者视频文件。 “源代码”文件夹存放本书各章的源代码，已经通过测试，读者编译后即可运行。 本书的代码在Visual C++ 6.0环境下调试通过。 视频目标检测演示框架说明 视频演示算法包括： 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

Iam 这里附加源的检测到的个人从摄像头捕获的脸。进一步此项目将捕获的图像从网络摄像头和处理图像并在数据库中存储过程的脸。

应用背景boosting算法训练了T个弱分类器ht,t∈{1,....,T}.这些弱分类器很简单.大多说情况下,它们只是包含一次分裂(称为决策stumps)或仅有几次分裂(可能到3次)的决策树.最后做决定的时候将复制权重αt给每个分类器.AdaBoost训练时输入的特征向量是xi,向量的类别标签是yi(这儿i=1,...,M,M是样本总数),且yi∈{1,-1}.关键技术1.在Release下进行调试 2.指定文件保存路径，如：char* filename_to_save = "F: estdataoutput.xml"; 3.选用训练的方法，如method = 1; 4.这步需要使用模型的时候再指定，训练的时候设置为char* filename_to_load = 0;使用模型的时候指定，如char* filename_to_load = "F: estdataoutput.xml";

这是一个基于opencv开发出来的双目摄像机标定程序，文中注释比较多，而且是一个比较好的程序，里面的精确定位更是一绝的，绝对值得拥有。This is a binocular camera calibration based on opencv developed program, the annotation is more, and it is a good program, the precise positioning is a special skill, absolutely worth having.

使用C#实现的图像处理的源代码，主要实现了Hough变换，为学习C#图像处理起到很大的帮助作用，是非常有用的资料。

应用背景vs2010+opencv2.4.8,人脸识别，ORL人脸数据库，里面有两个代码，LBP.cpp利用LBP方法先训练图像得到分类器（xml）然后测试待测样本。LBPload.cpp则直接可以用LBP.CPP生成好的分类器测试待测图片，比LBP.cpp快很多。关键技术用的是LBP算法，也可以换成pca和fish算法，只是LBP更快而且占得内存也小一些，里面也有测试时间。为了方便，我直接确定的测得是第13个人，可以修改的。里面的data文件夹里面的at.txt和待测图片路径记得按照你们的情况修改。