时钟画

此示例应用程序演示了BlobCounter类的用法，该类允许在指定的图像中查找所有单独的对象。它找到每个单独的对象，提供其属性，并在其他框架类的帮助下，为每个对象或其四边形的角点提供凸包（如果对象确实是四边形，则应以良好的精度找到其角点）。

彩色图像的尺寸增大，且去模糊。利用了RGB到HSI转换模型，对I分量进行操作，调用imresize函数。。。采用了各种4种典型的拉普拉斯算子模板，进行锐化，在进行平滑，。。。在恢复到RGB模型下。

该项目旨在将图片上载到图片的文件夹，并将调整的图片上载到四个不同的文件夹是图片文件夹的子文件夹。该项目包含两个主要文件夹 （包括和公用文件夹），你会发现前端活动程序时的后端和联机分析处理程序包含文件夹在公用文件夹中。 请按照下面的步骤来设置您的应用程序： 1） 打开 config.php 文件里面包含文件夹，用你真正的数据库名称替换"yourdatabasename" 2） 创建一个表，在 mysql 数据库中以 profilepicture 作为名称和如下领域： id、 文件名、 类型、 大小、 标题、 目的、 verify_string、 create_date、 tagvalue 3） 到指定图片名称，"Mypicturename"index.php 里面的变化动态 谢谢

ffmpeg 的api 使用例程。很不错，对学习ffmpeg的人很有帮助！有问题可以给我留言，共同学习交流！

能很好的实现人脸检测，其中包括基于adaboost实现人脸检测matlab代码。还有基于新色彩空间肤色分割的代码。综合起来就是基于肤色分割的adaboost人脸检测算法的改进

基于opencv2.4.6 + vs2010编写。 需要外接一个摄像头，对摄像头捕捉的视频帧进行处理。 如果视频帧中有人脸，程序会自动识别，并用彩色的源泉圈出来。   基于opencv2.4.6 + vs2010编写。 需要外接一个摄像头，对摄像头捕捉的视频帧进行处理。 如果视频帧中有人脸，程序会自动识别，并用彩色的源泉圈出来。  

基于DSP的红外与可见光融合   金字塔算法  该包是在CCS下的用于可见光和红外光的图像融合程序。 融合规则为加权法，任何级数为2   过程为： 滤波->分解->融合->重构

应用背景人脸检测算法的可靠性很大程度上依赖于分类器的设计，在2001年，Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和《Robust Real-Time Face Detection》，在AdaBoost算法的基础上，使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸检测，他俩不是最早使用提出小波特征的，但是他们设计了针对人脸检测更有效的特征，并对AdaBoost训练出的强分类器进行级联。关键技术 人脸检测从整体来看分为四个部分： 1、Face detection 人脸识别，即识别出这是人的脸，而不管他是谁的。 2、Face preprocessing 面部预处理，即提取出脸部图像。 3、Collect and learn faces 脸部的特征采集和学习 4、Face recognition 脸部识别，找出最相近的相近脸部图像。

数字图像的基本代码，初学者可以看看，进一步完善也挺方便                                                   

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