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asmlib-opencv-master
- 图形图像识别根据人脸的特征库来进行人脸边缘轮廓的识别和特征部位的识别-this is a program,it can detect face by face s db
052417
- 图像特征识别轮廓提取,主要编程环境是VC-the image detection
facedetection
- 人脸检测，根据人脸肤色的特征，检测出人脸的轮廓的matlab代码-Face detection matlab code
svm
- 基于svm的人体轮廓检测，基于omega人体形状特征。-recognize people by svm.
shape-label
- 一种简单而快速的利用图像的轮廓在极坐标中的特征，做形状的匹配 matlab实现- a simple and fast image characteristics in polar coordinates, the outline of shape matching of matlab
tzimiro_ICCV2013_code
- 用AAM算法进行人脸特征点的标定，即对人脸的眼睛，眉毛，嘴巴，鼻子及脸的轮廓进行标记，此代码标记了68个特征点-For face feature point calibration with AAM algorithm, namely the human face of the eyes, eyebrows, mouth, nose and face contour mark, this code marking the 68 feature points
cvHeadPose-master
- 面部特征点识别，勾勒出面部轮廓，眼睛轮廓，以及嘴巴鼻子的轮廓，适合借鉴参考，完全什么都不会的伸手党就不要看了-Facial recognition feature points, and sketched out facial contours, eye contour, mouth and nose outline for draw reference, exactly what the party will not reach out, do not read
IllustrationTest
- 提取3D图形的轮廓线(特征边),首先建立点线面表,然后获得有效的特征边.本人靠这点代码,赚了3000块 -3D graphics contour extraction (feature side), first established point line table, and then obtain an effective feature I rely on this side of the code, and earned 3000.
Analysis
- 图像特征分析，图像分析、图像细化、轮廓追踪、边界检测-Image feature analysis, image analysis, image thinning, contour tracing, edge detection
8BIT-OCR
- 基于灰度特征的人脸定位技术研究，对于人脸的嘴巴 鼻子 眼睛 脸的轮廓进行特征判断区分。-man eye all ocr
Q
- 本文以室内、外不同空间的人数统计为背景，研究基于图像的人员计数技术，对某时段内进出摄像机视野中指定区域的人数，或指定区域内在景人数进行统计。主要研究内容有以下几点： （1）人员计数方案论证：本文分析对比了不同人员计数算法，研究分析了基于像素、 基于Hough变换的人员计数算法的优缺点。 （2）基于像素统计的人员计数系统实现：①分别采用近似中值背景模型和高斯混合背景模型提取前景图像；②采用基于HSV颜色空间变换的方法对前景中的阴影进行抑制；③用前景像素数除以人数得到一个人的像素平均值，
a
- :人耳识别系统中,需要根据特征提取的要求实现图像的自动归一化,并且选择合适的依据使归一化后的结果具有一定的有效性和合理性。提出了一种新的外耳长轴标记法,根据外耳长轴将人耳统一到标准的尺寸和角度 运用主动形状模型算法,实现了外耳轮廓的自动搜索,且对算法进行了改进,调整了模型的初始位置。实验证明,改进后的主动形状模型(ASM)能更快速准确地收敛,且归一化的方法能够合理地将人耳标准化,为后续的特征识别提供了保障。-In the ear recognition system, it is require
contour
- 基于VS2013+opencv，用于对图像几何特征的检测，提取图像的轮廓、线条及连通区域，包括直线检测和圆检测-based on V013+opencv,it can be used in detecting line and circle , which can show conturs together
ImageProcessing
- 图像处理所以基础程序：图像显示： Bayer抖动显示 Floyd-Steinberg抖动显示 图像增强： 灰度变换 直方图均衡 局部平均平滑 中值滤波 理想低通滤波 Butterworth低通滤波 图象锐化 理想高通滤波 Butterworth高通滤波 伪彩色增强 图像复原： 运动模糊 运动模糊复原 逆滤波退化 逆滤波复原 加噪退化 维纳滤波复原 图像变换： 傅立叶变换 快速傅立叶变换 离散余弦变换 沃尔什变换 霍特林变换 小波变换 小波反变换 图像编码： 霍夫曼编码 香
ImageAnalyse
- 图像特征分析实例，包括轮廓跟踪、边界检测、消除小洞、计算形心、计算不变矩、细化算法等。-Examples include image feature analysis, contour tracking, edge detection and elimination of small hole, calculate the centroid, moment invariants, thinning calculation.
aam-matlab
- ASM算法 MATLAB源代码 人脸特征点定位的目的是在人脸检测的基础上，进一步确定脸部特征点（眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、脸部外轮廓）的位置。定位算法的基本思路是：人脸的纹理特征和各个特征点之间的位置约束结合。-The purpose of the facial feature point positioning is to further determine the position of the facial feature points (eye, eyebrows, nose, mou
ImgHOGFeature
- HOG特征计算，（1）将输入的彩图转换为灰度图； （2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化（归一化）；目的是调节图像的对比度，降低图像局部的阴影和光照变化所造成的影响，同时可以抑制噪音的干扰； （3）计算梯度；主要是为了捕获轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰。 （4）将梯度投影到单元的梯度方向；目的是为局部图像区域提供一个编码， （5）将所有单元格在块上进行归一化；归一化能够更进一步对光照、阴影和边缘进行压缩，通常，每个单元格由多个不同的块共享，但它的归一化是基于不同块的
ThreeCurve
- 三次Beizer曲线方程，找到轮廓中的特征点，然后根据两个相邻的特征点拟合成一段三次Beizer曲线，控制点AB是借助周围几个点得到的(In the three Beizer curve equation, the feature points in the contour are found, and then a three Beizer curve is synthesized according to two adjacent feature points. The control po
JSONView-for-Chrome-master
- jsonview 图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。 将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阈值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。 图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。(jsonview The two value of the image is to set the gray value of the pixel on the image
程序
- PIVlab - 时间分辨粒子图像测速（PIV）工具： 一种基于GUI的工具，用于预处理，分析，验证，后处理，可视化和模拟PIV数据。 使用MATLAB网络研讨会进行人脸识别代码： 使用MATLAB在线讲座的人脸识别中的主要演示文件。 Gabor特征提取： 该程序生成一个自定义Gabor滤波器组; 并使用它们提取图像特征。 主成分分析： 用于特征提取； 链码： 基于MATLAB的freeman的曲面轮廓描述(PIVlab - time resolved particle