视频前景检测

实时图像处理与计算机视觉进行优化应用程序 OpenCV 的主要接口是在 c + + 另外还有 C、 Python 和 JAVA 接口 OpenCV 应用程序在 Windows、 Linux、 Mac、 Android iOS 上运行 针对英特尔处理器优化 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

插值法图像超分辨率重建，matlab代码，可以交流学习一下。第一次做，希望大家可以交流。

android视频录制，模仿微视，支持按下录制、抬起暂停。进度条断点显示。视频录制存在的问题：1.如何获取摄像头的数据2.如何把获取到的数据保存到视频文件中3.如何录制音频，并和视频合并4.录制视频时如何实现暂停功能5.android摄像头支持

FingerProcess，只是测试指纹。指纹增强程序，纯 c 编写的 vc 编译器传递，有较强的应用 ！

该源码实现对视频的采集功能，外连设备采用USB接口，有较为清晰的操作界面，非常实用的源代码

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原创图像分割程序。实现工作台表面缺陷的自动分割。基于梯度图操作，对得到的梯度图进行开运算去噪，然后二值化后经过一定的形态学处理可以得到缺陷轮廓。但由于噪点过多，因而效果不理想。本程序通过在两个尺度上同时操作，高尺度的图精细，噪点多；低尺度的图粗糙，但包含的噪点少。因此在用低尺度图得到的结果作为种子图，用高尺度的图作为生长依据，最终得到理想的分割结果。

灰度图，阈值判断，根据输入的图像内容，计算出当前图片的阈值范围。如果当前的图片的值 大于67，表示图片没有芯片，如果小于60，则表示有芯片，先将图片内容反转，然后处理。注意图片边缘化的处理。返回值的范围大小，可以根据的图片的亮度进行调整。

对于人脸检测的人脸样本准备，通常需要手工从图像中截取人脸区域，为了程序鲁棒性的考虑，生成的人脸样本需要还要有一定角度的旋转；对基于统计训练的图像自动标定（image alignment，比如Active shape model 或Active appearance model）方法来说，第一步工作就是手工在图上把物体轮廓标出来，这些点一般称为landmark。 程序就主要完成这两个功能： 1.先准备个标准形状做参考，比如从论文里找这样一张图，用ginput按顺序选68个点（68个点的定义见CMU那帮人的论文，文

采用滑动窗口及直方图来计算窗口内的中值，代替传统的排序求中值法，获得较高的算法执行速度。稍加修改阈值及首个窗口的目标取值就可以生成最大值、最小值滤波的算法，即对应于形态学中的膨胀与腐蚀。