MATLAB双目视觉摄像机标定张正友法

嗨，这个程序可以认识到从他们的虹膜的人的脸呢。项目的特点，该项目是利用并行处理 GPU 和并行处理的肌电图类使用人脸检测。

在采用DCT块压缩标准的图像或视频流中，块效应是一个严重的问题，因此，能够有效地检测并去除块效应逐渐成为人们关注的焦点。而本文基于此目的，提出了一种DCT域的块效应盲测量和去块效应算法，利用HVS和块效应模型估测块效应，进而自适应地去除检测到的块效应。通过实验仿真证实了该算法的有效性，另外其低复杂度，可以在实时视频或图像监控领域得到应用。 基本原理可以分为块效应的盲测量和去块效应两部分。

人脸跟踪有着广阔的应用前景。在海关、机场、银行、电视电话会议等场合，都需要对特定人脸目标进行跟踪。显然，要跟踪图像中的人脸，首先要检测人脸，人脸检测就是利用计算机分析静态图片或视频序列，从中找出人脸并输出人脸的位置及大小等有效信息的一种方法。其次就是跟踪人脸，就是要在检测到人脸的前提下，在后续帧中继续捕获人脸的位置及大小等信息。 基于颜色信息的方法，由于鲁棒性强、实时性好、实现相对简单、越来越受到人们的重视。本程序也是基于肤色特征的人脸跟踪。选用YcbCr 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

int main() {  char infilename[20];  char outfilename[20];  printf("请输入图像文件名： ");  scanf("%s",infilename);  if( ReadInfo(infilename) )  {   if(Histogram())   {    printf("请输入输出图像名，以.bmp结束 ");    scanf("%s",outfilename);    WriteToFile(outfilename);   }  }  else  {   printf("读取文件出错 ");   return 0;  }  return 1; }  

Mean Shift，我们 翻译为“均值飘Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga等人于1975年在一篇关于概率密度梯度函数的估计（The Estimation of the Gradient of a Density Function, with Applications in Pattern Recognition ）中提出来的,其最初含义正如其名,就是偏移的均值向量,在这里Mean Shift是一个名词,它指代的是一个向量,但随着Mean Shift理论的发展,Mean Shift的含义也发生了变化,如果我们说Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束.移”。其在聚类，图像平滑。图像分割和跟踪方面得到了比较广泛的应用。

应用背景 duiib是没有句柄的，但是halcon得的open_window函数需要一个句柄才能绑定一个窗口， 此源码用win32代码新建一个Win32的STATIC，将STATIC控件贴在duilib的窗口上，然后可以想MFC那样操作了 关键技术 将halcon运用在没有句柄的duilib窗口上

这是一个使用了Gabor特征提取和人工智能的人脸检测系统源代码使用步骤：1. 拷贝所有文件到MATLAB工作目录下(确认已经安装了图像处理工具箱和人工智能工具箱)2. 找到"main.m"文件3. 命令行中运行它4. 点击"Train Network"，等待程序训练好样本5. 点击"Test on Photos"，选择一个.jpg图片，识别。6. 等待程序检测出人脸区域createffnn.m, drawrec.m, gabor.m, im2vec.m, imscan.m, loadimages.m, main.m, template1.png, template2.png, trainnet.m

/************************************************************************* 上创建的文件: 2002年/08/30 19:33 文件名： Bmp.cpp 作者： 安德烈亚斯 · 哈特尔 访问 http://www.runicsoft.com 的更新和更多的信息 目的： 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

这是个人编写的图像检索小程序，请多指教。使用HSV算话和图像检索算法来，基于C语言基础上实现的图像检索程序。 不是很专业的，请参考后给个评价，谢谢。

Fig2.jpg是有渐晕现象的拍摄图片  func_k.m 是渐晕模型中的参数设置 vignetting.m是主函数 主函数如下： Pi = 3.1416; d = 400; w = 0.0236 * Pi; figure(1); fid = imread("e:matlab71fig2.jpg");    %打开有格式文件 subplot(1,2,1); imshow(fid);