人体肤色检测

应用背景C++编写的背景减除方法，C++编写的背景减除方法，C++编写的背景减除方法，C++编写的背景减除方法，C++编写的背景减除方法，C++编写的背景减除方法。关键技术图像处理中运用C++进行背景减除，适用于人体特征提取！图像处理中运用C++进行背景减除，适用于人体特征提取！图像处理中运用C++进行背景减除，适用于人体特征提取！图像处理中运用C++进行背景减除，适用于人体特征提取！

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C语言实现，快速傅里叶对于非标准图像处理有欠缺，快速傅里叶的输入最好为标准图像大小，否则逆变换后原图会出现模糊，该源码中包含基本的dft变换，速度很慢，但处理任何图都可以。

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OpenCV中将IplImage格式的图像在MFC上显示用的类，比OpenCV中的CImage的兼容性更高，代码中带有详细的注释，自己可以看注释轻松的完成在MFC上显示IplImage图像的程序

用VC6.0编写的图像拼接程序，能够将两幅有重叠的图像拼接成一整副图像，有360度全景的感觉，希望能给大家参考

3 的输入的参数。第一是名称您想要使用的图像文件 （放在引号）。第二个是伽玛校正因子，用于改变方法的产品出来。摆弄数字 1 到 5 之间直到它看起来不错。（一般低的数字使其暗）。第三个输入是您想要输出到一个文本文件的名称。示例函数调用：asciipic2("imagename.jpg",2.5,"outputname.txt")

应用背景粒子群算法工具箱 该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。关键技术与遗传算法相比，PSO仅需要调整少数几个参数即可实现函数的优化。该算法对待优化函数没有任何特别的要求(如可微分、时间连续等)，因而其通用性极强，对多变量、高度非线性、不连续及不可微的情况更加具有其优势。 该工具箱的使用主要分为几个步骤： 1) 在Matlab中设置工具箱的路径； 2) 定义待优化函数； 3) 调用PSO算法的核心函数：pso_Trelea_vectorized()。 其中第三步最关键，用户需要根据自己的需要设置好参数，可使算法极快收敛。

在这里，我将附上用于jpeg标准的使用dct技术的图像压缩的matlab代码…这是我的b tech项目标题。测量并比较了不同类型图像的压缩比、PSNR、MSE等参数；

Chanvese活动轮廓程序。图片，文档，使用说明一应俱全。程序运行顺利