Harris X-conner

我们的代码实现了基于隐马尔可夫模型和支持向量机的自动人脸识别；

地理编码二维码化地理编码二维码化地理编码二维码化地理编码二维码化地理编 码二维码化地理编码二维码化地理编码二维码化地理编码二维码化地理编码二维码 化 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

A comparative study on shadow compensation of color aerial images in invariant color models2006 Tsai 经典的阴影去除方法 颜色空间转变（HSI）；阴影初分割；形状（边缘）保留；阴影补偿，完成最终阴影分割。亲测，自己一笔一笔写出来，而且经过验证，希望大家喜欢。后续给出Tsai方法的改进版本Chung方法，也是经典！有问题欢迎联系roma_white@m.scnu.edu.cn

由浅入深的介绍了图像，图像处理，matlab的基本概念，以及它们之间的联系及结合点，每章每个例子都附有大量的代码，是学习MATLAB及图像处理最好的基础教程，代码清晰明了，都经过一一运行过。希望能和大家多多交流，共同进步。

上式表示，将ones(N,M)范围内的像素值依次排序，用第n个像素点的值代替该点的像素值，此种滤波器与中值滤波器一样不会使图像的边缘变的模糊，在滤除噪声的同时很好的保留了图像的边缘。之后，设定门限值，将掌纹图像转化为二值图像。由经验得到门限值应为15（或20）。对二值化后的图像先进行膨胀运算、再进行腐蚀运算，将得到的结果与原图像相减，图像上所剩的点即为角点。先膨胀运算，再腐蚀运算，SE表示在进行膨胀与腐蚀时所用的结构元素。SE的确定是此次角点检测的关键所在。SE的形状应与要检测的目标的形状相似。知要检测的目标的形状为弧形，所以SE的形状也应该为弧形。找到两角点的坐标，并将其旋转到一条垂直线上，旋转后的直线作为坐标系的纵坐标。在图像的中心位置切割大小为128*128的图像。这种方法切割出来的掌纹图像的旋转平移较小，而且算法简单，计算量小，比较实用。

实现了基于opencv 的手写数字字符识别主要参照文章： http://blog.damiles.com/2008/11/basic-ocr-in-opencv/ 基本上就是按着人家的代码来配置的，完后小改动了几个参数，写了一个文档，方便大家学习吧。

该程序计算了不同类型的图像的 LBP 直方图。它介绍了 LBP 高效计算。

应用背景 Win7: DirectShow SDK 做为 Windows SDK(GRMSDK_EN_DVD.iso) 的一部分，不再有单独的 DirectX SDK 包。 在 DirectShow 中，应用程序要实现功能就必须将这些 Filter 链接在一起，因而一个 Filter 的输出就变成了另一个 Filter 的输入。这一系列串在一起的 Filter 称为 Filter Graph。 关键技术DirectShow 是一个 Windows 平台上的流媒体框架，提供了高质量的多媒体流采集和回放功能。 Filter 实质是一个 COM 组件，所以学习开发 Filter 前你应该对 COM 相关知识有点了解。COM 组件的实质是实现了纯虚指针接口的 C++ 对象。 应用程序开发者只需要基本的 COM 组件知识：实例化COM组件、调用接口、管理接口的引用计数。Filter 开发者则需要更多。 选择一个基类，声明自己的类。 应该清楚这个 Filter 在整个 Filter Graph 的位置，这个 Filter 的输入是什么数据，输出是什么数据，有几个输入 Pin、几个输出 Pin 等，可以画出这个 Filter 的草图。 Win7: DirectShow SDK 做为 Windows SDK(GRMSDK_EN_DVD.iso) 的一部分，不再有单独的 DirectX SDK 包。 在 DirectShow 中，应用程序要实现功能就必须将这些 Filter 链接在一起，因而一个 Filter 的输出就变成了另一个 Filter 的输入。这一系列串在一起的 Filter 称为 Filter Graph。

稀疏光流程序演示 此程序是斯坦福大学大牛David Stavens 2007年编写，其中程序注解详尽，配有PPT和PDF讲解图文并茂，非常适合初学者学习使用。 此程序是使用VC++ 搭配opencv2.6写作而成，使用者需要在vc环境下配置opencv才可以运行 本程序基于OpenCV。

应用背景二维最小均方滤波(TDLMS)实际上是一种典型的自适应线性预测算法，它在预测过程中采用了最小均方误差准则。当红外图像的背景具有强相关性时，二维最小均方滤波是行之有效的方法。关键技术经过上述自适应滤波处理后，将预测背景与原图像差分即可获得抑制背景后的目标图像。这种预测算法的特点是结构简单，速度快，并且能够使差分图像信噪比得到较大的提高。