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第09章 人脸的检测与定位
- 人脸的检测与定位(在预处理部分，采用了特别的增强人脸特征与脸部皮肤之间对比度的方法及局域取阈值二值化方法，改进了预处理的效果。在图像分割部分，实现了经典的分合算法，并且使用成组算法改进了分合的效果。在人脸匹配部分，实现了基于眼睛和嘴的几何模型匹配，并对评价函数的构造进行了研究。)-Face Detection and Location (pretreatment, using a special facial features enhanced facial skin and the contr
codebook.rar
- 实现了基于码书的运动检测，并有与其他的检测算法做对比，例如MOG，Bayes，三帧差分等。,Codebook based on the realization of the motion detection, as well as with other contrast detection algorithm, such as MOG, Bayes, differential, etc. 3.
ID_card_binarization
- 本程序对身份证的图像提取并进行二值化得到黑白对比度处理后的身份证ostu算法-The ID card program for image extraction and binarization to be black and white contrast of the processed ID ostu algorithm
codereg
- 简单验证码识别，几年前写的，拿出来分享，首先2值话，然后像素对比识别-Simple verification code recognition, written a few years ago, to share out the first two values, then, and then identify the pixel contrast
EyeTracking-with-OpenCV--
- 转载的，通过眨眼前后灰度图对比是别人眼，一个学习opencv工具的好例程。-Reproduced by blinking eyes of others around the grayscale contrast, a learning tool opencv good routine.
cell-get
- 边缘提取算法提取细胞轮廓 适用于前景背景反差巨大-An object can be easily detected in an image if the object has sufficient contrast from the background. We use edge detection and basic morphology tools to detect a prostate cancer cell.
DigitalIdentificationSystem
- 针对数字图象识别在国防应用领域中的技术进行相关论述，同时将以上项目中的DEMO分享出来，本项目使用了图象灰度处理、二值化HSB处理、锐化处理、去噪处理、滤波处理、OCR识别、切割及体征对比识别、BP神经识别等相关图象技术一起，希望可以提供相关人员使用。-Image recognition for digital applications in the field of national defense technology related discussion item at the same
ArteryReco
- 定性与定量地描述冠状动脉血管，很大程度依赖于造影图像中的血管结构识别结果，对此，提出了一种多特征模糊识别算法判别血管结构．实现过程中，首先通过图像预处理获得血管初始特征，然后利用一圆周探测器沿血管路径扫描并获取多种局部测度；在定义各种局部测度的多特征模糊子集及其隶属度函数之后，通过构造模糊识别算子准确地判别血管的端、段、分支和交叉结构．该方法在仿真血管模型和多套实际冠状动脉造影图像上获得了较好的效果，对实际图像的结构识别平均正确率达到92 。-Qualitative and quantitati
plateVs2003
- 自已用Vs 2003开发的，车牌识别程序源码，很有用的，实现简单图像处理，包括256色转灰度图、Hough变换、Walsh变换、中值滤波、二值化变换、亮度增减、傅立叶变换、反色、取对数、取指数、图像平移、图像旋转、图像细化、图像缩放、图像镜像、均值滤波、对比度拉伸、拉普拉斯锐化（边缘检测）、方块编码、梯度锐化、灰度均衡、直方图均衡、离散余弦变换、维纳滤波处理、逆滤波处理、阈值变换、高斯平滑。 -Their own development with the VC, license plate re
AMFBotTest
- 图片对比,这是用C#实现的一个DEMO，对于一般的小尺寸的图片可以较高效率的进行对比识别-Image contrast, which is implemented in C# a DEMO, for the average small size of the picture can identify a higher efficiency compared
Text-stack-filters
- 文字叠加器，可以设置视频图像的色采信息，包括视频图像的亮度、饱和度和对比度等。-Text overlay device, you can set the color video image taken, including video brightness, saturation and contrast.
Fingerprint-image-preprocessing
- 本文用matlab实现了指纹图像的对比度增强、有效区域的选取、指纹图像的二值化、指纹的特征值提取等。并选取较好的处理步骤和算法参数解决指纹图像预处理的问题。-Using matlab fingerprint image contrast enhancement, selection of effective regional, the binarization of fingerprint images, fingerprint eigenvalue extraction. And select
shuzitujiaocheng
- 1． 图像文件的格式； 2． 图像编程的基础-操作调色板； 3． 图像数据的读取、存储和显示、如何获取图像的尺寸等； 4． 利用图像来美化界面； 5． 图像的基本操作：图像移动、图像旋转、图像镜像、图像的缩放、图像的剪切板操作； 6． 图像显示的各种特技效果； 7． 图像的基本处理：图像的二值化、图像的亮度和对比度的调整、图像的边缘增强、如何得到图像的直方图、图像直方图的修正、图像的平滑、图像的锐化等
License-Plate-Recognition-System
- 对捕捉到的车牌照片进行图像变形、移位处理后，根据数据库的内容对比识别车牌号。-Photo capture license plate image deformation, the contrast shift treatment, according to the content of the database to identify the license plate number.
Facial-image-contrast
- 脸部图像对比，可进行直方图，边缘提取，二值化处理。-Facial image contrast
beijing03
- 背景提取，迭代法(Surendra算法）；即采用帧差的方法，一帧图像减去前一帧图像，即可以对比得到图像中变化（移动）的区域，扣除移动的区域，即得到不动的背景。采用多帧图像迭代的方法，得到更加准确的背景。-Background extraction, iterative method (Surendra algorithm) frame difference method is used, an image by subtracting the previous frame, which can
demo
- 通过计算图像的面积和周长，可以与所存图像对比，从而识别出图像所代表的含义。如，输入一个字母A的图像，通过比较，识别出是字母A。-By calculating the area and perimeter of the image, and the image contrast, we can identify the meaning of image. Such as, enter a image like letter A, you can identify the letter A by c
image_sobel
- 利用sobel算子锐化边缘，增强对比度，matlab2012b编程通过，附带图片，便于移植和使用-Use sobel operator edge sharpening, contrast enhancement, matlab2012b programmed through, with pictures, portable and easy to use
paris_sigg_release_v4.5.tar
- What makes Paris Look Like Paris 12年 sigaraph， 通过提取图像特征跟训练集对比得出地理位置-What makes Paris Look Like Paris 12 years sigaraph, by extracting image features contrast with the training set derived location
SaliencyNew
- This software pertains to the research described in the CVPR 2012 paper: Saliency Filters: Contrast Based Filtering for Salient Region Detection,