人脸检测，使用emgucv

从设备采集到的图像进行处理，先由RGB图像降成灰度图像，则可进行各种运算子处理,达成各种不同效果。Gaussian由特定方程生成遮罩及调整参数sigma产生不同状态之模糊图像;Sobel及Prewitt，使用两位提出之遮罩产生侧边效果，最后，LOG则由Laplacian&Gaussian结合，侦测出效果更好的边缘图像。P.S. 对于图像处理基本认识者适用。

中值滤波是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。方法是用某种结构的二维滑动模板，将板内像素按照像素值的大小进行排序，生成单调上升（或下降）的为二维数据序列。二维中值 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 打分 发表评论 暂无评论

应用背景五种模糊图像复原算法，包括：维纳滤波算法、约束最小二乘滤波算法、Richardson-Lucy（RL）算法、循环边界算法和最优窗算法。关键技术利用Matlab首先完成模糊图像的生成，其次利用3中Matlab自带的图像复原函数实现模糊图像的复原，然后编程两种算法分别实现模糊图像的复原，并可消除振铃现象。

目标检测和跟踪在许多计算机视觉应用中非常重要，包括活动识别、汽车安全和监控。在本例中，您将通过将跟踪问题分为三个独立的问题来开发一个简单的人脸跟踪系统：

应用背景基于互信息(Mutual information, I)的配准方法是利用图像本身具有的灰度统计信息来度量图像的相似度，采用一定的搜索算法得到使相似度最大的图像空间变换形式，达到配准图像的目的。两个变量的联合概率分布于完全独立的概率分布的广义距离来作为变量之间的相似性测度。由于互信息测度无需预先假设不同成像模式下图像灰度的相关性，也不需对图像进行分割和任何预处理，精度高。关键技术采用二维图像空间变换模型中的刚体变换，主要是确定浮动图像变换过程中是的互信息最大时浮动图像所旋转的角度和在x和y轴运动的位移。要求得两幅图像的互信息，则要分别求取两图像的熵和二者的联合熵，而熵的求取需要使用到图像的灰度直方图，故要先求取每幅图像的灰度直方图。这一过程中需要浮动图像在变换过程中出现的非整数坐标上的点进行灰度插值（本程序采用的是双线性插值）

delphi,图像,压缩,传输,用Delphi实现屏幕抓取、图像压缩、图像传输的示例，供大家学习使用，如有不足之处，请大家原谅，毕竟是个新手，希望大家多多指教！谢谢啊！！！

压缩感知用于磁共振成像的快速重建，基于快速阈值收缩迭代算法，收敛速度很快

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。

该程序是实现NLM 的C 源程序，非局部平均去噪算法，在去噪中的好处可想而知，效果不错。可以尝试用一下，看过文章的人应该清楚它的效果，给大家共享下，共勉吧。

资源描述delphi界面下的模糊C均值图像分割程序，可以在MyFile.txt文件中查看每次迭代的结果。