二维卷积

opencv 眼部和脸部检测opencv eye and face detect

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

  基于模板匹配操作比较简单，实现效果也是比较好的。该方法的主要思路是待检测图像与先前做好的模板图像之间提取的特征向量逐个进行比较，计算它们之间的相似度，然后将图像归于相应的类。本次实验使用的模板是trainImgs中的train20.dat文件先建立模板，然后  在计算待检测图像与模板之间的欧氏距离，与设定的阈值相比较，从而检测出该图像的人脸区域。#include "stdafx.h"#include "facedetect.h"#include "facedetectDoc.h"#include "facedetectView.h"#ifdef _DEBUG#define new DEBUG_NEW#undef THIS_FILEstatic char THIS_FILE[] = __FILE__;pDC->TextOut(600,10,"操作说明：");pDC->TextOut(600,40,"步骤一：载入训练库 *.dat 生成模板");pDC->TextOut(630,60,"（训练库在程序关闭前只需载入一次）");pDC->TextOut(600,80,"步骤二：载入 *.raw 或 *.txt/*.lst");pDC->TextOut(630,100,"如果载入的是 *.txt/*.lst 列表");pDC->TextOut(640,120,"按 Page Down/Up 翻页");pDC->TextOut(650,140,"（需要修改 *.txt/*.lst 里边的存放地址）");pDC->TextOut(650,160,"（注意存放地址不得出现中文或符号

利用形态学处理对道路进行分割提取，包括中值滤波3x3,5x5,7x7等不同模版下的道路提取，可以有效的提取出道路的骨外扩，后面有详细的备注说明。                                                                                                                                  

该运行文件在VC6.0环境下编译通过，是一个 stand-alone 运行程序，不需要OPENCV的DLL库支持。在运行之前，请先连接好USB接口的摄像头。然后可以用鼠标选定欲跟踪目标。

这是从primal sketch integrating texture and structure的作者之一，吴英年教授的网站上下载下来了，经过本人亲自运行，代码是完善的而且可以使用的，十分有价值的一个代码

稀疏度自适应(SAMP)信号重构算法在源信号稀疏度未知的情况下能够较为精确的恢复源信号，并且该算法的复杂度不高，能够很好的适应于压缩感知中对一维和二维信号的恢复，是贪婪类算法中比较新的一种算法。 本代码将原图像lena在离散余弦稀疏基下稀疏表示，测量矩阵选取高斯随机矩阵，用SAMP算法对原图像进行重构。  

基于opencv的人脸检测 QT实现 首先需要在windows环境下建立opencv开发环境 在qt里边配置好opencv环境 在linux平台只需要移植过去就可用

图像小波融合代码。 小波变换是将图像分解成频域上各个频率段的子图，以代表原图的各个特征分量。这对后续的融合处理极为重要，使得融合处理可以根据不同的特征分量采用不同的融合方法以达到最佳融合效果。图像的融合策略（方法）是图像融合的核心，方法与规则的优劣直接影响融合的速度与质量。 在一幅图像的小波分解中，绝对值较大的小波高频系数对应着亮度急剧变化的点，也就是图像中对比度变换较大的边缘特征，如边界、亮线及区域轮廓。融合的效果 就是对同样的目标，融合前在图像A中若比图像B中显著，融合后图像A中的目标就被保留，图像B中的目标就被忽略。这样，图像A、B中目标的小波变换系数将 在不同的分辨率水平上占统治地位，从而在最终的融合图像中，图像A 与图像B中的显著目标都被保留。

基于无人机航拍图片的拼接程序，加入了照相机参数校正，能够快速拼合场景图，做毕设时写的程序，将读取图像路径加入程序可以直接运行得到结果，中间可以显示多幅图像的匹配关系，粗匹配点对及精匹配点数，拼接时间及校正时间，最后显示拼合结果图并将图像存储