bmp图片灰度化

资源描述改代码是程明明老师2011年论文--Global Contrast based Salient Region Detection的对应代码，改代码已调通可直接使用。

应用背景vs2010+opencv2.4.8,这个是测人脸识别代码的准确率的，具体人脸识别的方法在我上传的另外一个代码里面。里面也有两个cpp,testLBPHaccuracy.cpp测得是LBP方法的准确率，testLBPloadAccuracy.cpp则更为精简，测得是直接下载分类器用于测试的准确率，理论上说两个应该一样。关键技术可以修改createLBPHFaceRecognizer()此函数的参数例如改默认参数为 (1,8,4,4,DBL_MAX)和修改训练图片的张数（即修改at.txt文件）再分别测它们的准确率和时间。里面附有我测的各种变化的准确率和时间（包括在vs上跑的时间和板子上跑的时间）大家可以参考一下，从内存，时间，准确率选择最适合的参数。

该资源是关于graph cut的一些基本算法代码，简单好用。

根据形态学变化来找背景和前景，二值化，然后找contour，随后找出每个细胞的原点坐标。 Mat blur_img = orit.clone();    cv::GaussianBlur(orit, blur_img, cv::Size(5,5),1.5);    for (int i = 0; i < 0; ++i)    {        cv::GaussianBlur(blur_img, blur_img, cv::Size(5,5),1.5);    }    showim(blur_img, "blur");    cv::Mat back_img, fore_img;    cv::Mat element(7,7,CV_8U,cv::Scalar(1)); 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

本算法是多年图像处理的工作总结   很实用  直方图均衡化  噪声的消除  是图像更清晰，图像取样后，样本的灰度值是一个模拟量，在用计算机对其显示和处理之 前，必须进行量化处理，而量化的过程实质上是多对一的不可逆的对应过程。 这样不可避免的引入了量化误差，解决这个问题的方法之一就是对图像按灰度 分布密度进行非均匀采样。

两张图片的渐变，使用openCV和C++实现，可以设置参数改变渐变图片的数量

图像细化算法大全,C语言哟，很少免费开放下载的

基于LBP-TOP算法的人脸表情识别，SMIC数据库，芬兰大学实验室的的代码，这是表情识别的主代码，包括两个mat的二进制文件，是比较好的一个算法实现

应用背景我用opencv这个项目。但它不是相同的OpenCV的样本。关键技术本项目是卡尔曼跟踪源代码。卡尔曼滤波类似粒子跟踪。

基于opencv，使用直方图均衡化的方法进行数字图像处理，满足冈萨雷斯的数字图像处理课本的例题要求，适合初学者理解参考