在 C#.net 中的 Gabor 滤波器 dll

优化技术这里使用的是人工蜂群算法远远优于常规的优化技术。该技术是一种用于检测眼睛比常规技术也香农FANO算法是用来寻找熵的形象。

应用背景 SIFT算法是D.G.Lowe[40]于1999年提出的，SIFT算法可分为两个部分：第一部分是生成SIFT特征，即SIFT特征向量提取过程；第二部分是通过对提取的SIFT特征进行匹配。 特征点描述子生成：计算每个4x4小块上8个方向的梯度方向直方图，并为每个梯度方向做一个累加值，得到一个种子点，如图3.5右图所示。图中每个特征点是由2x2个种子点构成，则每个种子点都具有8个方向的向量信息。为增强SIFT特征匹配的稳定性，每个特征点都通过4x4个种子点来加以描述，这就使得每个特征点都能够生成128个数据，进而形成4x4x8=128维的SIFT特征向量，其中4x4表示16个种子区域，8表示区域的8个方向。  关键技术（1）SIFT算法是一种基于图像局部特征提取的方法，SIFT特征具有尺度缩放不变性、旋转不变性，对视角变化、光照变化、物体运动、噪声也具有良好的稳定性。  （2）高速性，优化的SIFT算法可满足实时性需求。 （3）多量性，SIFT算法可以提取大量的特征点。 （4）可扩展性，SIFT算法可与其他算法相结合。 （5）独特性好、信息量丰富，匹配快速、准确。  经过第一阶段SIFT特征向量生成，第二阶段就是对提取的特征向量进行匹配。其特征点匹配步骤为：假设两幅待匹配的图像分别为S、T，分别从两幅图中提取SIFT特征点。

在视频图像处理中，由于分块处理会带来块效应，降低视觉效果，本程序可以去除块效应和光圈效应，提高视频图像的视觉效果。

使用idl语言进行遥感图像的中值和平均值滤波，首先先读取图像，之后按照3*3对图像进行中值滤波和平均值滤波。同时将图像生成gif动画

应用背景Opencv编程实现的绘制图像直方图，涉及图像处理中的直方图概念关键技术Opencv图像处理、直方图、鼠标回调、类结构

 图像的自适应魏纳滤波, 程序能够运行出正确的结果，希望对各位有帮助。 

VB 脸部图像特征对比识别技术用vb对图像处理，但速度比不上c++

有的行人检测演示和测试此压缩文件中的一些照片。 与 OpenCV 2.3.0 的图书馆，我发现，使用默认分类器的行人。该功能是面向梯度直方图和分类的方法是支持向量机。 "hog_svm_image.cpp"正在检测一系列的名字列在一个文本文件中的照片。 "hog_svm_avi.cpp"从一段视频，只检测一个由一张图片，而无需使用跟踪方法检测到。

用于三维重建算法的源代码，里面是我对标定算法，特征提取算法，匹配算法和三维重建算法的一系列的改进，特别是对图像匹配算法利用划分区域的方法进行改进，取得了很好的匹配效果。在保证正确率的条件下，使得匹配速度得到了很大的提高。希望对广大的码农们有点有用处。

本程序和摄像头配合能测出前方障碍物距离，是一个很好的测距工具-With the procedures and camera can detect obstacles in front of the distance is a good distance tool