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Adaboost
- 利用adaboost算法进行人脸识别，检测一副静态或动态图像中的人头数目-Adaboost algorithm using face recognition, image detection of a static or dynamic number of head
Face-Detection
- 使用openCV利用普通的USB摄像头获取动态图像实时的检测出图像中的人脸并用红框框出。-Face Detection
PCameraDS
- 利用opencv和vs2005编写的MFC界面，可利用网络摄像头或者easycap（usb图像采集器）实时动态显示图像，附有截图说明。以前也上传了一个相同的，据反映有点问题，后发现附加依赖项里加错了lib，现已改好，可直接运行。注意opencv要装好，并在程序中设置好相关选项。希望能帮到大家。-Use opencv and vs2005 writing the MFC interface, can use a network of cameras or easycap (usb image co
datoutie
- 初学opencv的一些简单的图像处理如平移、直方图、动态、盖章、抠图-Opencv learn some simple image processing as translation, the histogram, dynamic, and, picking the
320dd
- Opencv动态图像跟踪，预测，卡尔曼编程-Opencv dynamic image tracking, forecasting, Kalman programming
opencvcPP
- 用opencv1.0搭载VC++6.0制作的图像处理软件，使用时须安装opencv1.0.利用摄像头动态采集图像，并提取目标形心坐标在图像上显示-Opencv1.0 equipped with VC++6.0 crafted image processing software to be installed when using opencv1.0. Use dynamic camera to capture images and extract the target centroid coor
retinex.opencv
- Retinex理论的基础理论是物体的颜色是由物体对长波（红色）、中波（绿色）、短波（蓝色）光线的反射能力来决定的，而不是由反射光强度的绝对值来决定的，物体的色彩不受光照非均匀性的影响，具有一致性，即retinex是以色感一致性（颜色恒常性）为基础的。不同于传统的线性、非线性的只能增强图像某一类特征的方法，Retinex可以在动态范围压缩、边缘增强和颜色恒常三个方面打到平衡，因此可以对各种不同类型的图像进行自适应的增强。-The basic theory of Retinex theory is
Background-difference-method
- 背景差分法是采用图像序列中的当前帧和背景参考模型比较来检测运动物体的一种方法,其性能依赖于所使用的背景建模技术。背景差分法检测运动目标速度快，检测准确，易于实现，其关键是背景图像的获取。在实际应用中，静止背景是不易直接获得的，同时，由于背景图像的动态变化，需要通过视频序列的帧间信息来估计和恢复背景，即背景重建，所以要选择性的更新背景。-Background difference method is the use of images in the sequence of the current
Histogram-equalization
- 如果一副图像的像素占有很多的灰度级而且分布均匀，那么这样的图像往往有高对比度和多变的灰度色调。直方图均衡化就是一种能仅靠输入图像直方图信息自动达到这种效果的变换函数。它的基本思想是对图像中像素个数多的灰度级进行展宽，而对图像中像素个数少的灰度进行压缩，从而扩展像原取值的动态范围，提高了对比度和灰度色调的变化，使图像更加清晰。-If an image pixel occupies a lot of gray level and evenly distributed, so such images
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- 光流法处理图像，提取前景图像，复杂场景，动态目标(Optical flow is used to process images, extract foreground images, complex scenes, and dynamic objects)
3用动态地址计算配合at访问像素
- 编程环境：VS+OPENCV ，对于初学者学习基于opencv的图像处理非常有帮助，此节点主要是用at访问像素点的一些方法。(Programming environment: VS + OPENCV, for beginners to learn based on opencv image processing is very helpful, this node is mainly used to access some of the pixels point method.)