基于OPenCV的在图片中已知目标检测

很多

步骤1. 输入图像2. 转换为灰阶图像3. 边缘检测4. 扩大灰度5. 边界计算6. 预计算高斯距离权重7. 应用双边滤波器8. 提取本地区域9. 计算高斯密度权重10. 计算双边滤波器响应

 工程在源码包中的“vs工程”文件夹中，为MFC工程。

应用背景*  ；OpenNI 2。Xα ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ；及 ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ；**  ；版权所有（c）2012 PrimeSense公司 ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ；** &；&；&；&；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；*  ；此文件的一部分，OpenNI。和公司；&；&；&；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；* &；&；&；&；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；*  ；在Apache许可证授权下，版本2（“许可证”）； ； ； ； ； ；**你不得使用该文件，除非符合许可证。和，和，和，和；你可以获得一份许可证，并获得一份许可证，并进行了；和；和；和；；；；；；；；；* &；&；&；&；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；*  ； ； ；HTTP：/ / www.apache。org /许可证/ license-2.0  ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ； ；** &；&；&；&；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；；

边缘检测是一个非常耗时的过程。这个项目的目的是比较并找出最佳域 （频率域或空间域） 的快速边缘检测，确定最佳的方法高斯差分 sobel） 的快速边缘检测。在 matlab 环境中编写此项目。测试结果简要地叙述了下面，在大小 512 × 512 图像上运行时。狗在索贝尔在频率域-0.128717 秒时间索贝尔在空间域-0.010328 秒频率域-0.150253 秒时间在空间域中的狗-0.045588 秒时间花费的时间

应用背景meanshift经常用来寻找模态点，即密度最大的点。所以这里同样可以用它来寻找这5维空间的模态点，由于不同的点最终会收敛到不同的峰值，所以这些点就形成了一类，这样就完成了图像分割的目的，有点聚类的意思在里面。关键技术首先设置好参数，然后用函数pyrMeanShiftFiltering()对输入的图像进行分割。分割后的结果保存在该函数的第二个参数即输出图像中，最后根据该分割图像的特点用floodFill()函数对其分割的结果用不同的颜色进行填充。当然该函数的使用暂时没有彻底的弄清楚。

类似windows自带的图片浏览器 没放缩 连结电脑硬盘，可选择电脑内的图片浏览

基于VC++6.0实现的人脸检测程序，MFC dialog实现，包含2种人脸区域检测方法，以及人脸区域划分后的鼻子眼睛和嘴角的特征提取

一个简单的代码，找到一个图像中的颜色，如果颜色是找到把这个像素作为白色，否则把像素作为黑色。

一个简单的傅立叶描述子程序，可以运行，可以用来学习傅立叶描述子的原理。内附有结果图