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Gabor(matlab_C_Cv).rar
- 这里包含三个高质量的Gabor实现代码，分别基于C、OpenCV、Matlab，大家各取所需吧。Gabor变换可以实现在多个尺度、多个方位上的变换，尤其是对于纹理的检测有很好的效果，研究表明Gabor特征符合人眼感受野特性。 ,Here are three high-quality implementation of the Gabor code, respectively, based on C, OpenCV, Matlab, let everyone take what we need
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- 非常好的人脸以及人眼检测的例子。OpenCV支持的目标检测的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练，得到的级联boosted分类器（Cascade Classification）。注意，新版本的C++接口除了Haar特征以外也可以使用LBP特征。-Very good example of the human face and the human eye to detect. OpenCV supported target detection method is carried out us
haarcascade_lefteye_2splits
- 人眼的检测，分类器，只有和opencv一起用才好使-Detection of the human eye, classifier, and only used to do so with opencv
Opencv_fa_ey
- 基于opencv的人脸与人眼检测算法，代码书写类库完全按照opencv的规格-Human face and eyes tracking algorithm based on Opencv....
hough
- 基于OpenCV的Hough变换结合Canny边缘检测的人眼瞳孔检测算法。-Combination of the Canny edge detection of the human eye pupil detection algorithm based on OpenCV Hough transform.
TrackEye_src
- 人眼定位检测，用opencv实现的源码，可以在此基础上继续修改更新。-The human eye position detection with opencv source code, you can continue on this basis, revised and updated.
DetectEyes
- 运用C++检测人眼， 2）用opencv中检测人脸、眼睛、嘴巴等都是用的CascadeClassifier分类器，具体使用时可以使用C的函数，也可以使用opencv中使用C++封装好的类。下面是它们检测目标时的函数形式（从opencv官网复制的） C: CvSeq* cvHaarDetectObjects(const CvArr* image, CvHaarClassifierCascade* cascade, CvMemStorage* storage, double scal