肤色分割的人脸检测

camshift 源码 采用opencv实现在视频中可以跟踪想要跟踪的目标，还可以调节阈值等等，是一个很好地学习样本。

应用背景Sobel算子，Sobel算子或有时被称为费尔德曼Sobel滤波器，用于图像处理和计算机视觉，特别是在边缘检测算法，它创建一个图像强调边缘。它被命名后，欧文Sobel算子和加里费尔德曼，在斯坦福大学人工智能实验室的同事（帆）。它是与费尔德曼加里共同开发的航行。Sobel算子和费尔德曼在航行1968谈了一个“同性3X3图像梯度算子”的理念。关键技术操作者使用两3×3内核的卷积与原始图像计算的近似的衍生工具-一个水平的变化，和一个垂直。如果我们定义一个作为源图像，和GX，GY两图像各点的水平和垂直含有导数的近似值。

手势检测从视频序列中检测到手并定位手的区域，该过程对于特征的选择与处理相当关键，肤色及运动信息是经常被采用的两个有效的特征。但是，现实环境中由于光照变化、背景复杂及其它不可预知的干扰，仅一个特征往往不能有效地定位出手，需要多种特征互补，手势检测方法分为基于肤色信息、基于运动信息及多信息结合三类。本实验通过肤色信息检测出人手的位置，并使用红色矩形框框出区域。该实验从视频中检测出人手并定位手的区域。

此程序保持同行全方位的全景图像。它要求展开之前确定的全方位图像和它的半径的中心。这个程序使用快速的相位展开方法，变换的全方位图像从极坐标系统对笛卡尔坐标系统。RANSAC 用于估计全向图像的中心。

这个代码是用于区域生长算法1条规定在检测错误的条件图和用于进行必要的修改。此算法的重复进行，直到没有发生进一步的变化。为了降低了后续的图形分析的复杂性，所有的用很短的链路端点被除去。四周前开始在图表分析阶段，所有船只外径被除去。视盘区域通常含有许多船只和图形在这方面是不可靠的。如这些船只是不相关的A / V分类过程中，它们可以被除去。其结果是由几个构成的图非连接的单独的子图。图中的操作改性步骤示于图

这是一套简单的能动态、自动识别图片中信息的代码。它基于Labview的NI Vision（视觉与运动）模块，可以调用USB摄像头或笔记本摄像头获取原图，然后选中原图中的信息作为模板进行学习。学习完成后再用摄像头拍摄，Labview将自动框选中要匹配的信息。

ffmpeg+sdl写的播放器,基于win32编写的对于想了解libav库的，想了解sdl库开发的有一定的帮助

应用背景对于同样一个实体，使用三维扫描可以生成三维点云，如果能有效地对齐三维点云，即可更好地建立三维模型，并且生成更多三维信息。关键技术三维点云对齐采用的SVD分解的方法。利用K-D树建立空间索引，然后使用最近点迭代的方法，寻找匹配点，实现三维点云对齐。

可以直接获取ＵＳＢ摄像头的视频进行处理，也可以读取采集卡的视频流实现人脸识别，采用VC++6.0与opencv1.0，海康威视的采集卡

这是基于opencv的人脸检测的源码，主要用于检测人脸并进行识别。程序主要通过从本地读取一个bmp格式的文件，然后对文件进行解析，进而进行识别，在算法实现上主要用了光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、图像对比度增强和均衡直方图等方法。