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基于视频的实时人脸检测与跟踪
使用Opencv库在VC++平台下开发的基于视频人脸检测和跟踪。人脸检测使用的方法是肤色分割和Gentle Adaboost算法。人脸跟踪采用的是Camshift算法和卡尔曼滤波算法。能得到好的处理结果。
- 2023-05-27 01:30:03下载
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VC++人脸定位实例
其中，mdivwctl.cpp，mdivwctl.h 是MS_OCR的模块程序，一些功能函数尽我们的理解作了中文注释。用法主要在CCMD_OCRView.cpp中，OCR的用法很简单；为了使示范程序象样一点，添加图形的显示（它与OCR无关）。图形显示使用了CXImage包，这里你也顺便了解一个CXImage包的用法吧。这个程序中OCR的识别类型我们设置成简体中文，这样对英文的识别不好；当然你可能修改成识别英文（或其它国的文字，源程序里都有，你自己找吧）。
- 2022-01-25 18:25:24下载
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I can get point plz give me now
这是我的原创项目，im创建的项目是现实生活中的系统信息卖家。我已经提前道歉了。我很高兴能做这个节目，因为我很懒，所以我不能做一个完美的节目。我到处浏览，为我的项目寻找灵感来源，当我第一次看到它的时候，我发现浏览图像处理结果的灵感是非常感兴趣的，因为它证明了图像可以在程序语言中的细节。除了这个故事，我什么也不能说
- 2022-03-23 17:12:01下载
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opencv2打开双摄像头
opencv2打开双摄像头，解决了opencv2在Linux下不能打开摄像头的原理，在Linux下，考虑大带宽的原理，在640*480分辨率下，
Linux的带宽是不能支持两个摄像头i的，因此只能采用分辨率比较低的320*240模式，才能打开双摄像头。
- 2022-02-01 08:23:21下载
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掌纹识别Matlab程序
上式表示，将ones(N,M)范围内的像素值依次排序，用第n个像素点的值代替该点的像素值，此种滤波器与中值滤波器一样不会使图像的边缘变的模糊，在滤除噪声的同时很好的保留了图像的边缘。之后，设定门限值，将掌纹图像转化为二值图像。由经验得到门限值应为15（或20）。对二值化后的图像先进行膨胀运算、再进行腐蚀运算，将得到的结果与原图像相减，图像上所剩的点即为角点。先膨胀运算，再腐蚀运算，SE表示在进行膨胀与腐蚀时所用的结构元素。SE的确定是此次角点检测的关键所在。SE的形状应与要检测的目标的形状相似。知要检测的目标的形状为弧形，所以SE的形状也应该为弧形。找到两角点的坐标，并将其旋转到一条垂直线上，旋转后的直线作为坐标系的纵坐标。在图像的中心位置切割大小为128*128的图像。这种方法切割出来的掌纹图像的旋转平移较小，而且算法简单，计算量小，比较实用。
- 2022-01-30 15:49:18下载
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分割线与单词
膨胀和腐蚀的形态学图像处理中的两个基本算法。这些运算符，与不同的结构元素一起使用时可有效用于分割和对象提取二值图像去噪，平滑的物体边界和填补的漏洞和裂缝。在这项任务，我用形态学算子来提取的行数和图像附加包中还包含的词。步骤： 五官 imageApply 扩张与水平的结构元素，要合并的行中的所有字符。应用连通标记算法 （bwlabel） 找到的行数。使用一个较小的水平结构元素来一句话合并字符和再次使用 CC 标记算法在图像中找到的单词数。输出:
- 2022-02-15 17:08:39下载
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使用DIB处理数字图像，位图读取、显示
DIB设备无关位图文件，这是一种文件格式，是为了保证由某个应用程序创建的位图图形可以被其它应用程序装载或显示。 DIB的与设备无关性主要体现在以下两个方面：DIB的颜色模式与设备无关。例如，一个256色的DIB即可以在真彩色显示模式下使用，也可以在16色模式下使用。256色以下（包括256色）的DIB拥有自己的颜色表，像素的颜色独立于系统调色板。由于DIB不依赖于具体设备，因此可以用来永久性地保存图象。DIB一般是以*.BMP文件的形式保存在磁盘中的，有时也会保存在*.DIB文件中。运行在不同输出设备下的应用程序可以通过DIB来交换图象。
- 2022-02-02 04:12:22下载
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指纹识别及算法处理
本代码可以添加指纹，进行指纹识别，已经在库中测试。另外，本代码还给出了算法的处理过程，使读者更好的理解指纹识别的流程。
- 2022-04-01 19:52:18下载
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VS2013+opencv实现canny检测
资源描述使用opencv库实现图像的边缘检测，在vs2013+opencv2.4.10中完美使用，只需要把代码中读入的图片换为自己的路径就可以了
- 2022-01-26 06:42:30下载
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工作台表面缺陷检测
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。
- 2022-03-16 16:00:45下载
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