DEM渲染

这个项目的目标是捕捉到的人脸检测使用PCA人脸。经过检测所检测的脸部被存储在XML文件中。该项目还检测到

视频监控中前端DVS的实现程序，支持SIP/RTP等协议。视频编解码算法为H.264，音频编解码算法为G.711，支持多路并发传输，支持264码流封装为RTP包。

K均值聚类法分为如下几个步骤： 一、初始化聚类中心 1、根据具体问题，凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心。 2、用前C个样本作为初始聚类中心。 3、将全部样本随机地分成C类，计算每类的样本均值，将样本均值作为初始聚类中心。 二、初始聚类 1、按就近原则将样本归入各聚类中心所代表的类中。 2、取一样本，将其归入与其最近的聚类中心的那一类中，重新计算样本均值，更新聚类中心。然后取下一样本，重复操作，直至所有样本归入相应类中。 三、判断聚类是否合理 采用误差平方和准则函数判断聚类是否合理，不合理则修改分类。循环进行判断、修改直至达到算法终止条件。

应用opencv  cv::Mat 打开图片，用zbar库解析二维码测试例子

这是一段基于opencv的对图像进行畸变处理的源程序，使用usb摄像头，采集一副图像，然后对图像畸变校正，摄像头事先标定好，程序中将会直接利用标定好的参数。

基于VC6.0的集成开发环境，开发基于单文本框的图像处理程序，里面包括很多图像预处理算法，边缘检测，形心定位，以及像质评估等等，希望对大家有用。代码中，j*3是因为图像是24位的，如果处理8位灰度图，没必要乘以3！

评估

修补是重建图像的损坏部位的过程。从2.4版本开始，OpenCV的支持修复中algorithm.The棘手的部分是获得图像修复掩模，这是一个二进制图象，其中非零像素表示的区域被inpainted。让面膜后，剩下的应该是easy.After让面膜，我们可以立即拨打inpaint（）inpaint功能。 FMM的工作原理：它是基于快速行进法。考虑图像中的一个区域的补画。从本地区的边界算法开始，去里面的区域逐渐首次填补一切的边界。它需要周围的邻居像素的小邻域被涂。该像素被替换的所有已知的像素邻域归一化加权和。选择的权重是一个重要的问题。更多的权重是给那些像素躺在附近的点，接近正常的边界以及那些趴在边界轮廓。一旦一个像素是我画的，它移动到使用快速行进方法旁边最近的像素。 FMM确保邻近的已知像素的那些像素被首先inpainted，以便它只是像一个手动启发式操作。该算法通过使用该标志，INPAINT_TELEA启用。

该代码使用Hough森林的目标检测，采用mfc实现，算法实现高效、精准，对从事目标检测的人员非常有用。

本代码实现的是图像处理中的gamma校正，在图像处理中通常会发现图像太暗后者图像太亮，这是就要通过gamma校正得到合适的亮度，这样就有利于后续的图像处理。