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C++人脸检测
这个源代码是利用OpenCV工具包，实现图片中的人脸检测，并将检测出来的人脸用绿色方框框出来。所附代码，使用VS2008完成，使用OpenCV2.4.6。参数从命令行输入。argv[1]是图片的位置。检测眼睛的代码和人脸检测是一样的，只需要在检测出的人脸上再次进行一番相同的检测即可（注意：检测眼睛的参数需要调整，特别是最大最小区域范围）。
- 2023-02-24 17:30:05下载
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VC人脸检测系统
本系统的代码是在VC6.0平台下完成的。VC实现的人脸检测系统，全部基于MFC实现。通过颜色空间转换、
皮肤颜色建模、膨胀、腐蚀、去除伪人脸区域、二次膨胀与腐蚀，从而大致定位人脸区域。再通过眼睛亮度
与色度匹配、嘴巴匹配从而精确定位人脸。
实验结果可以精确定位人脸区域。
以下是算法文件清单：
DIB.cpp
DIB.h
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- 2022-02-21 15:35:59下载
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opencv人脸检测
该版本是通过打开摄像头采集视频数据，实时调用opencv里面的haar级联分类器实现人脸检测功能！
- 2022-10-28 08:25:03下载
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prewwit边缘提取
能够提取图像边缘，并且输出边缘坐标。
使用时需要修改路径。
- 2022-07-12 17:48:53下载
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形态学图像处理
分割单色图像的算法一般是基于两个基本性质图像亮度值的不连续性和相似性。在第一类，方法是分区基于突变的图像强度，如边缘。第二类的主要方法基于分割图像相似，根据预定义的标准地区。不连续性检测：点，线，边缘。阈值技术，面向区域的方法，分水岭分割（一般涉及一个先验知识）。这些计划是应对上述TAT算法
- 2023-04-12 07:45:03下载
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拉普拉斯锐化（边缘检测）
图象在传输和转换过程中，一般情况下质量都要降低，除了加入了噪声的因素之外，图象还要变得模糊一些。这主要因为图象的传输或转换系统的传递函数对高频成分的衰减作用，造成图象的细节和轮廓不清晰。图象锐化就是加强图象中景物的细节和轮廓，使图象变得较清晰。在数字图象中，细节和轮廓就是灰度突变的地方。我们知道，灰度突变在频城中代表了一种高频分量，如果使图象信号经历一个使高频分量得以加强的滤波器，就可以达到减少图象中的模糊，加强图象的细节和轮廓的目的。可以看出，锐化恰好是一个与平滑相反的过程。我们使用对象素及其邻域进行加权平均，也就是用积分的方法实现了图象的平滑；反过来，应当可以利用微分来锐化一个图象。
- 2022-09-02 06:55:02下载
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鼠标右键调节BMP图片亮度对比度。
通过鼠标右键来调节图片的亮度和对比度。里面有扫描仪程序代码。调节对比度，亮度的代码很简单。来源于网站VOID CScanToDocDlg::BrightAndContrast(HBITMAP hBitmap, INT bright, INT contrast, BYTE threshold){ FLOAT cv = contrast 0 && contrast < 255) cv = 1.0f / (1.0f - cv) - 1.0f; BYTE values[256]; for (INT i = 0; i < 256; i ++) { INT v = contrast > 0? CheckValue(i + bright) : i; if (contrast >= 255) v = v >= threshold? 255 : 0; else v = CheckValue(v + (INT)((v - threshold) * cv + 0.5f)); values[i] = contrast < 0? CheckValue(v + bright) : v; } BITMAP bm; GetObject(hBitmap, sizeof(BITMAP), &bm ); LPARGBQuad o,p; for (UINT y = 0; y < bm.bmHeight; y ++, p+=nRowPadding, o+=nRowPadding) {
- 2022-08-12 17:12:31下载
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基于卡尔曼滤波算法的目标跟踪
本程序是用matlab开发的基于卡尔曼滤波原理的算法的目标跟踪程序，课用于基础认识matlab在图像处理中的应用，简单清晰，容易理解。如果有发现错误请不吝指出，共同学习进步。
- 2023-08-13 14:10:03下载
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图形图像灰度处理
图片由彩色转换为灰度可以通过“平均法” 、 “敏感度法” 、 “直接法”来实现使用“保存” 、 “上页” 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
- 2022-01-26 00:30:33下载
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眼动跟踪
输入： 的视频图像序列 (最好是从一个网络摄像头获取)，坐在电脑前的用户假设显示一些文档 （文本、 图形、 医学图像或一张照片） 和 visualizedGoal： 检测注意力的焦点和改性的用户感兴趣区域 （请注意我们只感兴趣的用户感兴趣区域不眼睛本身的轨迹 ！）基于这一点，一些地区的兴趣可以绘制到图像上。要做的任务： 开发能够检测到应用程序和跟踪在视频眼; 确定相应的观察 （重点） 位置 （区域） 屏幕，在屏幕上眼的运动轨迹; 标记区域的利益和他们的进化，变化在时间
- 2022-08-18 00:53:36下载
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