视频采集回放程序

函数代码 = huffman(p) 哈夫曼 %生成符号源变量长度的哈夫曼代码。 代码 %= HUFFMAN(P) 返回一个哈夫曼代码作为二进制字符串的单元格 %数组的代码输入的符号概率矢量体育在代码中的每个单词 %对应于其概率是在相应的指数符号 %的体育 % %检查输入的参数的合理性。 error(nargchk(1,1,nargin)) ； 如果 (ndims(p) ~ = 2) | |(min(size(p)) > 1) | |~isreal(p) | |~isnumeric(p) 错误 ("P 必须是一个实数值向量"） ； 结束 %全局变量生存所有递归函数 "makecode" 的 全局代码 CODE=cell(length(p),1) ；%Init 全球太阳能电池阵列 如果 length(p) > 1%时多个符号...... p = p/sum(p) ；%规范化输入的概率 s = reduce(p) ；%做哈夫曼源符号削减 makecode (s，[]) ；%以递归方式生成的代码 其他 代码 = {"1"};%其他、 微不足道的一个符号案例 ！ 结束 %……………………………………………………………….% 函数 s = reduce(p) ； %在 MATLAB 的单元格结构中通过创建一个哈夫曼源减少树 减少 %执行源符号减少，直到只有两个 剩余的 %符号。 s = cell(length(p),1) ； %生成符号节点 1 2、 3，开始树...到引用 %符号的概率。 为我 = 1:length(p) s {i} = i ； 结束 同时 numel(s) > 2 [p，我] = sort(p);%排序符号概率 p(2) = p(1) + p(2) ；%合并

去噪声 任何边缘检测算法都不可能在未经处理的原始数据上很好地处理，所以第一步是对原始数据与高斯平滑模板作卷积，得到的图像与原始图像相比有些轻微的模糊（blurred）。这样，单独的一个像素噪声在经过高斯平滑的图像上变得几乎没有影响。 寻找图像中的亮度梯度 图像中的边缘可能会指向不同的方向，所以 Canny 算法使用 4 个 mask 检测水平、垂直以及对角线方向的边缘。原始图像与每个 mask 所作的卷积都存储起来。对于每个点我们都标识在这个点上的最大值以及生成的边缘的方向。这样我们就从原始图像生成了图像中每个点亮

图像目标识别

使用说明：第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。 首先，打开图像（256色） 再次，进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中该系统的识别率一般为90%另外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作。但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。步骤为：“256色位图转为灰度图”“灰度图二值化”“去噪”“倾斜校正”“分割”“标准化尺寸”“紧缩重排”另外注意，要识别的图片，要与win.dat、whi.dat位于同一目录。此两文件保存训练后网络的权值参数

将视频分割成一帧一帧

此函数执行的计算代价expensive的步的匹配两个整流及没有被歪曲的立体图像。输出是稠密的视差图。如果摄像机参数已知的这允许三三维重建。两个图形用户界面显示的算法。

这是一本很详细的用vb处理图像的书，里面有很多的实例给我们讲解了如何运用vb来处理图形图像。共8章，介绍vb6图像处理的基础知识，位图文件及操作，彩色位图图像处理，多媒体界面技术，图像的输入装置及灰度图像的处理，图像二值化，图像测量及工程应用系统等。

DIB设备无关位图文件，这是一种文件格式，是为了保证由某个应用程序创建的位图图形可以被其它应用程序装载或显示。 DIB的与设备无关性主要体现在以下两个方面：DIB的颜色模式与设备无关。例如，一个256色的DIB即可以在真彩色显示模式下使用，也可以在16色模式下使用。256色以下（包括256色）的DIB拥有自己的颜色表，像素的颜色独立于系统调色板。由于DIB不依赖于具体设备，因此可以用来永久性地保存图象。DIB一般是以*.BMP文件的形式保存在磁盘中的，有时也会保存在*.DIB文件中。运行在不同输出设备下的应用程序可以通过DIB来交换图象。

"数字水印"是著作权的一种技术来嵌入数字音频、 图像或"水印"的数据是著作权的隐藏在一个载波信号 ； 数字信息的过程视频。 它通常用于识别这类信号归属隐藏的信息应该，但不是需要包含到载波信号的关系。

基于VC++6.0实现的人脸检测程序，MFC dialog实现，包含2种人脸区域检测方法，以及人脸区域划分后的鼻子眼睛和嘴角的特征提取