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这里包含三个高质量的Gabor实现代码，分别基于C、OpenCV、Matlab，大家各取所需吧。Gabor变换可以实现在多个尺度、多个方位上的变换，尤其是对于纹理的检测有很好的效果，研究表明Gabor特征符合人眼感受野特性。
,Here are three high-quality implementation of the Gabor code, respectively, based on C, OpenCV, Matlab, let everyone take what we need
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非常好的人脸以及人眼检测的例子。OpenCV支持的目标检测的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练，得到的级联boosted分类器（Cascade Classification）。注意，新版本的C++接口除了Haar特征以外也可以使用LBP特征。-Very good example of the human face and the human eye to detect. OpenCV supported target detection method is carried out us
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人眼的检测，分类器，只有和opencv一起用才好使-Detection of the human eye, classifier, and only used to do so with opencv
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基于OpenCV的Hough变换结合Canny边缘检测的人眼瞳孔检测算法。-Combination of the Canny edge detection of the human eye pupil detection algorithm based on OpenCV Hough transform.
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人眼定位检测，用opencv实现的源码，可以在此基础上继续修改更新。-The human eye position detection with opencv source code, you can continue on this basis, revised and updated.
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