基于虹膜识别的人类识别

使用跟踪移动目标的例子,详细文档。卡尔曼滤波是目标跟踪的主要功能,程序使用卡尔曼滤波器实现正确的跟踪移动目标

在用稀疏表示做图像去噪、去模糊、恢复、修复时通常需要用到表示系数的求解，而OMP是最常用的经典解法之一。

采用多个结构元素对图像进行开、闭、腐蚀、膨胀等操作，并进行了高帽变换、提取边界线、获取梯度、开重建等操作。

应用背景 适用于数码相机等手持设备拍摄到的字符图片实现图片左下角时间识别、图片中存在的较大字符区识别。 字符区字符数建议8个以上，如果要识别的字符数有变化，可对程序中一个对字数数进行筛选的参数进行修改即可。 关键技术关键点：如何在整个图片中搜寻到字符区的方法以及搜索到以后如何进行筛选出真正的目标区。

用VC 6的向导创建一个Dialog型的MFC程序框架。设置两个按键，分别为读入图像跟图像处理，生成二值图像显示在第二个框架里。

这是一个人脸识别演示/算法测试程序，基于Windows操作系统，在VS2008 SP环境下编写，算法部分用到了OpenCV 2.0，其中ASM人脸对齐部分还用到了OpenCV 1.0；演示程序界面部分用到了MFC。 演示程序的功能是，对摄像头拍摄的或用户指定的图像，检测其中人脸，然后在已存储的人脸库（通过摄像头或图片注册）中找到最匹配的人脸并显示。还有人脸库和分类器的导入/导出功能。  整个工程可以分为3个部分：算法、功能和应用。 算法部分：算法部分目前分为4个模块：人脸对齐、光照归一化、特征提取和选择、子空间降维，每个模块是一个项目，每个项目生成一个dll供功能部分调用。 功能部分：功能部分只有一个项目FaceMngr，该部分依赖于算法部分，实现人脸注册、训练、识别、导入/导出等具体功能。该项目生成一个dll供应用部分调用。 应用部分：应用部分依赖于功能部分，实现了与人脸识别有关的应用，目前有两个项目：人脸识别演示程序frtest，和利

cuda进行了并行图像处理，还有高斯滤波之类的问题。希望能对您有所帮助。用opencv和cuda一起写的一个代码。

使用的 opencv 版本為2.4.9 在Visual Stdio 2013 C++下編譯 簡單的show image 程式

包含两个程序，程序1是实现HE的暗通道先验去雾的程序，程序2是实现清华大学俞晶的基于暗通道和双边滤波的图像去雾的程序，可以直观的比较两者的差别。

利用opencv和VC环境  对图像进行各种处理  包括预处理和分割等，编写一个MFC程序框架