XNA4.0代码

图像的小波分解与重构；

OpenCV摄影机+OpenGL对象

应用背景 SIFT算法是D.G.Lowe[40]于1999年提出的，SIFT算法可分为两个部分：第一部分是生成SIFT特征，即SIFT特征向量提取过程；第二部分是通过对提取的SIFT特征进行匹配。 特征点描述子生成：计算每个4x4小块上8个方向的梯度方向直方图，并为每个梯度方向做一个累加值，得到一个种子点，如图3.5右图所示。图中每个特征点是由2x2个种子点构成，则每个种子点都具有8个方向的向量信息。为增强SIFT特征匹配的稳定性，每个特征点都通过4x4个种子点来加以描述，这就使得每个特征点都能够生成128个数据，进而形成4x4x8=128维的SIFT特征向量，其中4x4表示16个种子区域，8表示区域的8个方向。  关键技术（1）SIFT算法是一种基于图像局部特征提取的方法，SIFT特征具有尺度缩放不变性、旋转不变性，对视角变化、光照变化、物体运动、噪声也具有良好的稳定性。  （2）高速性，优化的SIFT算法可满足实时性需求。 （3）多量性，SIFT算法可以提取大量的特征点。 （4）可扩展性，SIFT算法可与其他算法相结合。 （5）独特性好、信息量丰富，匹配快速、准确。  经过第一阶段SIFT特征向量生成，第二阶段就是对提取的特征向量进行匹配。其特征点匹配步骤为：假设两幅待匹配的图像分别为S、T，分别从两幅图中提取SIFT特征点。

基于OPENCV开发的掌静脉识别程序，MFC设计。用掌静脉进行身份认证时，获取的是掌静脉的图像特征，是掌活体时才存在的特征。掌静脉识别仪是利用掌静脉识别技术原理进行工作的门禁机，掌静脉识别是静脉识别的一种，属于生物识别，掌静脉识别系统就是首先通过静脉识别仪取得个人掌静脉分布图，从掌静脉分布图依据专用比对算法提取特征值，通过红外线CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像，将静脉的数字图像存贮在计算机系统中，将特征值存储。

此代码可以帮助您检测图像中的特定模式。在这个程序中，你会发现所有关于读取和写入数据，from 和 to 文件。您将发现和使用的文件阅读和写作的语法和程序。这个结尾给出了示例文件读/写代码文档。您可能希望使用此或执行您自己的代码。你需要进行 2 的测试运行。模式可以找到几乎无处不在。例如，在处理的同时图像文件，来检测任何特定的模式，在原始图像中嵌入原始将首先转换为等效的灰度组成或者 0 或 1 表示。在特定的模式然后搜索对这种原始图像。

这个项目会给你点在哪里 u 将鼠标光标放在 HSV 值。它是使用 opencv 2.4.9 和 visual studio 2010 实现

分布式视频编码系统中的编码器，C++语言实现，经测试可以使用。分布式视频译码器与传统视频编码不同的地方是它在编码端实现低复杂度而在解码端高复杂度，这使得分布式视频编码系统有非常广大的应用前景。

用于图像去运动模糊，可以输入图像，选择模糊核大小尺寸，可以选择default small medium large custom。可以查看图像属性，并选择processor为CPU或者GPU。

双缓冲帮之你了解DC的创建位图的选入和贴图方法

在这项工作被认为是索贝尔，是一个受欢迎的边缘检测方法。存在edge.m 这是在图像工具箱中的函数。在边缘函数中，Sobel 方法使用导数近似查找边缘。因此，它返回在这些点的边缘在那里考虑图像的梯度是最高的。水平和垂直渐变 索贝尔方法已被广泛应用在其尺寸是 3 × 3 的矩阵边缘检测操作。在这项工作，建立函数来查找边缘用，其尺寸都是 5 × 5 在 matlab 中的矩阵。