图像SIFT算法源码

该程序是实现NLM 的C 源程序，非局部平均去噪算法，在去噪中的好处可想而知，效果不错。可以尝试用一下，看过文章的人应该清楚它的效果，给大家共享下，共勉吧。

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

你看，扫描使用智能手机的文件可以被分解成三个简单的步骤：第1步：检测边缘。步骤2：使用在图像中的边缘以找出轮廓（轮廓）表示一张纸被扫描。步骤3：应用一个透视变换，以获得所述文件的俯视图。线2-7手柄导入我们需要必要的Python包。我们将通过导入我上周讨论了我们four_point_transform功能启动。我们也将使用imutils模块，它包含了方便功能调整大小，旋转，裁剪和图像。你可以在我的基本的图像操作后阅读更多关于imutils。接下来，让我们从进口scikit图像的threshold_adaptive功能。该功能将帮助我们获得了“黑与白”感觉我们的扫描图像。最后，我们将使用NumPy的数值处理，argparse解析命令行参数，并CV2我们OpenCV的绑定。第10-13行手柄解析我们的命令行参数。我们只需要一台交换机的形象，--image，这是路径包含我们要扫描的文档的图像。现在，我们有路径，我们的形象，我们可以继续前进步骤1：边缘检测。第61行执行翘曲改造。事实上，所有的繁重被four_point_transform函数处理。同样，你可以阅读更多关于上周的帖子在此功能。我们将通过两个参数为four_point_transform：第一个是我们的，我们装过盘原始图像（不是大小之一），第二个参数是代表文件，乘以调整大小比例的轮廓。所以，你可能会奇怪，为什么我们乘以调整比例是多少？我们乘了调整后的比率，因为我们进行边缘检测，发现轮廓高度= 500像素的调整后的图像上。然而，我们希望将原来的图像，而不是调整大小后的图像上执行扫描，从而我们通过调整大小比率相乘的轮廓点。要获得黑白的感觉的形象，我们再采取扭曲图像，将其转换为灰度和应用自适应阈值上线65-67。

资源描述基于opencv的图像处理程序，利用了visual studio C++的平台

资源描述1.首先从文件菜单打开程序目录下的car.avi视频,系统将显示视频的第一帧。 2.点击背景提取菜单，稍后会提取出背景并显示在打开的第二个窗口中。 3.当提取出背景后，点击检测跟踪菜单，对车辆进行检测和跟踪。 4.点击轨迹绘制菜单，绘制车辆的轨迹。 注：由于使用OpenCV打开AVI视频文件需要视频解码器，故在程序运行前请在电脑上先安装DivX类型的的视频解码器，否则将出现无法打开文件的错误。本程序使用的是OpenCV2.1版本，在没有安装此版本软件的机器上运行时需要将cv210.dll,cvaux210.dll,cvcore210.dll,highgui210.dll,ml210.dll这五个文件拷贝至*.exe可执行文件下。

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载波感应是指发射机使用反馈

原来zbar项目http://zbar.sourceforge.net呈现在Windows平台上的几个问题。我们想解决它在原有的项目，但它暂时不可行。该zbar管理员可能有其他职业，比调整zbar在Windows上运行的有力更重要。我们采用DirectShow技术来访问视频设备。

资源描述 对于人脸的基本识别  包含嘴巴 鼻子 眼睛等 程序能正常运行 包含了相应的code 和 xml

图像变形，通过调节控制点来扭曲图像达到需要的效果，有2中变形方式，自由变形，梯形变形，垂直变形，运用cinder开源框架编写，具有很强的扩展性