c++语言实现光流法检测

       vs2013利用高斯混合建模分离视频中的前景和背景，利用opencv库里面的函数，这个代码可以清晰实现，大家可以看看

基于opencv的图像边沿检测，使用canny算法，调用opencv库函数，并且创建滑动条，指定窗口显示图像，按键等待

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

基于Qt平台开发的图片无损压缩，有简单的UI界面，图片输入格式为PNG，压缩为无损压缩，利用像素有效编码和解码

基于opencv的人脸检测 QT实现 首先需要在windows环境下建立opencv开发环境 在qt里边配置好opencv环境 在linux平台只需要移植过去就可用

SURF改进算法，让图像拼接和配准更精准、更快速！是图像识别的经典案例。

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。

对眼瞳的识别 很有效 ，主 要通过使用眼睛的分类器对人眼的眼瞳进行的识别 ，显示的效果很好 ，很大的程度上能实现对眼睛的识别。

本程序是极化图像的分割中实用的wishart方法，先用H、A方法将图像分割成为9各区域，然后用该方法进一步处理，并且最终输出结果

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