小波变换图像增强

sift代码主要实现在sift.c这个文件中：首先创建初始图像，即通过将图像转换成为32位的灰度图像，然后将图像进过三次插值放大，之后进行高斯模糊，在此基础上进行高斯金字塔以及高斯差分金字塔的构建，下一步对图像进行特征点检测，计算特征向量的尺度，调整图像大小，计算特征方向，计算二维方向直方图并将其转换成为特征描述子。在输入参数中，img表示输入图像，feat表示提取的特征指针，octvl表示高斯金字塔和高斯差分金字塔的组数，的intvl表示高斯金字塔和高斯差分金字塔的层数，sigma是初始化过程中高斯模糊所使用的参数，contr_thr是归一化之后去除不稳定特征的阈值，curv_thr是去除边缘特征的主曲率阈值，img_dbl是是否将图像放大为之前的两倍，descr_with是计算特征描述子方向的直方图的宽度，descr_hist_bins是直方图中的条数。

来源与医疗图像通过NSCT第一变换，随后通过组合低和高频率成分。被提出并用于融合的低和高频率系数基于相位一致性和指令对比两个不同的融合规则。最后，将融合后的图像是由逆NSCT与所有的复合系数构成。实验结果和比较研究表明，该融合框架提供了一种有效的方法，使多模态图像的更精确的分析

资源描述robHess库中，实现sift算法的特征点提取，匹配两个过程。利用opencv2.4.9+c ，代码经过测试，可用，结果良好。

应用背景人头统计的一种算法，人头统计的一种算法，人头统计的一种算法，人头统计的一种算法，人头统计的一种算法，人头统计的一种算法2关键技术利用opencv的一种检测人数的算法，程序可以直接运行，利用opencv的一种检测人数的算法，程序可以直接运行利用opencv的一种检测人数的算法，程序可以直接运行2

应用背景meanshift是由Comaniciu最先提出来，是用于跟踪非刚性物体的一种算法。为了表征目标，首先需要选择一个特征空间。参考目标，用在特征空间中概率密度函数q表示，例如参考模型可以选择目标的颜色概率密度函数。不失一般性，目标模型可以认为中心处于其所在空间的中心。在下一帧候选目标被定义为在位置y，用概率密度函数p(y)来表示。关键技术本算法结合颜色和纹理信息对目标进行跟踪，里边包含测试的视频文件。目标和候选直方图之间的相似度函数记作公式(1)，相似度的局部最大意味着在候选模型与目标模型匹配。如果仅考虑颜色信息，候选区域的相似度变化会很大，匹配效果不好。为了得到一个连续性的相似度函数，在空间域内，用一个核函数对目标 区域做滤波处理。

应用背景道路识别提取。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。关键技术使用CNN方法对道路进行识别提取，效果很好，不是遥感影像的道路。。。。。。。。。。。。。。。。。

该程序将执行基于 EmguCV 和 CognitecAPI 的人脸识别。EmguCV 是 c + + 的 C# 框架基于 OpenCV 库，广泛应用于计算机视觉。公司提供面相开发进行人脸识别算法。程序首先要求用户提供一个 id，然后捕捉 10 图像 （这可以由开发者后面的代码中更改） 训练分类，然后执行验证。训练图像与测试图像的相似性被描述一个分数，介于 0 和 1 之间的归一化处理。请将确保： 1。您创建一个名为 "fir 文件夹 " 在构建目录中，因为捕捉到的图像都存储在该目录下的 id 名称你 provide.2。你有公司提供面相相关的 API.3。所有其他相关的 dll 包含在文件中，如果东西不能工作，请首先检查是否处于调试模式或发布模式，并确保这些 dll 都在正确的文件夹中。在以明确的方式编写代码，所以它可以轻松地集成到任何其他的脸核查相关的框架，和/或可以被截断或者扩展来执行其他进程。享受吧 ！

HOG_OpenCV_Single

资源描述这只是一个简单的人脸识别代码，有需要的可以下载去看看。    

资源描述 这是一个opencv保存视频图像的代码，想学习这个方面的可以下载学习，结合C/C++ 相关的内容，值得大家学习，欢迎交流， 祝你生活学习愉快。