此程序实现了基于颜色特征的图像检索功能。

这是使用粒子滤波进行多目标跟踪的源代码。是在opencv1.0+VC6.0下编程。欢迎大家下载、试用。谢谢大家的支持！

模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 , 程序能够运行出正确的结果，希望对各位有帮助。

QT 截屏源码，实现截图，编辑，存储和格式转换！！编译通过注释比较全；是QT应用中比较规范的东东！！效率比较高。

应用背景Mean shift作为一种有效地特征空间分析方法，在图像滤波，图像分割，物体跟踪等方面都有广泛的应用。OpenCV分别实现了mean shift用来做跟踪、分割和滤波的函数。关键技术OpenCV分别实现了mean shift用来做跟踪、分割和滤波的函数。 其中滤波的c++函数原型为： void pyrMeanShiftFiltering(InputArray src, OutputArray dst, double sp, double sr, intmaxLevel=1, TermCriteria termcrit=TermCriteria( TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS,5,1) ) src和dst分别为输入和输出图像，8 bit,3 channel,sp和sr为空间域和颜色域的半径，maxLevel为分割用金字塔的最大层数，termcrit为迭代的终止条件。、 分割的函数原型为： void gpu::meanShiftSegmentation(const GpuMat& src, Mat& dst, int sp, int sr, int minsize, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER + TermCriteria::EPS, 5, 1)) 大部分参数与pyrMeanShiftFiltering相同，minsize为最小的分割区域大小，小于这个大小的区域会被合并。 OpenCV sample里用pyrMeanSh

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。

原来zbar项目http://zbar.sourceforge.net呈现在Windows平台上的几个问题。我们想解决它在原有的项目，但它暂时不可行。该zbar管理员可能有其他职业，比调整zbar在Windows上运行的有力更重要。我们采用DirectShow技术来访问视频设备。

这里是的主要功能图像处理。 您可以使用任何图像以.jpg 扩展输入代码。 运行的代码，你会得到你想要的结果。

这个项目的目标是捕捉到的人脸检测使用PCA人脸。经过检测所检测的脸部被存储在XML文件中。该项目还检测到

用matlab写的人脸检测程序，检测效果挺好，对于正面人脸和带部分角度的人侧面人脸图像也能够较好的检测出来，，用绿色的框在原图中进行了标注，并且，将检测出来的人脸进行了截图，可以保存出作为单独的图片，另外，在整程序的最后实现了尺度归一化。值得大家参考。代码中有详细的说明，便于大家理解和掌握。                                                                                                                                                          

本程序主要是练习二维图像图形的显示，包括镜像，平移，旋转等。通过计算机图形学这门课的学习而做的一个小程序，利用课本上的相关原理，绘制任意一个图形，点击鼠标右键封闭图形，单击工具栏上的相应按钮进行图形的镜像，旋转，平移等操作。