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最近，PCA 有着广泛的应用，面对识别算法。它是最受欢迎之一人脸图像的表示方法主成分分析法用于降维线性 判别分析 （LDA），生成一个新范式，叫歇。此方法是更不敏感的照明，光照变化和的面部表情。然而，这种方 法是计算比 PCA 方法贵 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

利用Shearlet变换对多聚焦和医学图片进行分解，将分解得到的高频系数进行绝对值取大的规则进行融合，对得到的低频系数采用区域能量和区域方差加权融合的规则进行融合，之后进行shearlet反变换得到融合图像

资源描述模板匹配是目标识别的基础，在目标图像中寻找与已知物体灰度一致性最大的区域，并识别出来

isodata是一种非监督分类，又叫迭代自组织分析，通过设定初始参数而引入人机对话环节，并使用归并与分裂的机制，当某两类聚类中心距离小于某一阈值时，将它们合并为一类，当某类标准差大于某一阈值或其样本数目超过某一阈值时，将其分为两类。在某类样本数目少于某阈值时，需将其取消。如此，根据初始聚类中心和设定的类别数目等参数迭代，最终得到一个比较理想的分类结果。这里是它的的matlab程序，套用性强，容易移植

代码实现了何凯明09年发表的论文《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》，实现了暗通道的提取和引导滤波器的matlab实现，

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。

应用背景 简单的基于pil库 和python自带函数来实现序列直方图 并将其打包成exe文件  在没有python环境下也可以运行 对多种格式的序列图片进行处理 。。关键技术循环获取整个序列的像素值 然后画出其直方图  并将其打包成exe  文件 使其在不同的环境下可以运行。。

在拍摄环境中拍摄一张白纸，将这张白纸作为模板，再在相同环境下拍摄想要拍摄的图像，以白纸模板作为参考，对拍摄图像进行校正 #include "stdafx.h" #include #include #include #include #include using namespace std; using namespace cv;

实现图片的水平镜像和垂直镜像

这是一个基于opencv的运动检测  主要使用opencv中的blob实现对视频中运动物体的跟踪监测，本程序实用性强 已经验证过了 修改一下即可直接使用