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VC-PP-Face-Recognition
- 包含很完整基础的图像处理和人脸识别！有人脸识别的各种预处理，例如几何变换、灰度变换、图像空余增强（高斯噪声、锐化、平均等）图像频域增强（各种变换和滤波）、腐蚀、膨胀、图像分割与检测-Contains a very complete basic image processing and recognition! There are various pre-recognition, such as geometric transformation, gray transformation, imag
Proj2
- 图像处理，高斯滤波，均值滤波，两者的可分离滤波，边缘检测，模版匹配。主要是全是自定义函数非库函数。不用toolbox 任何函数。-image processing,Guassian filter,mean filter,separable filter,edge detection, template matching. user-define functions, not the functions in the library.
Smal-l-Target--Detection
- 提出了一种新的基于小波包变换 和偏斜度的检测方法。该方法利用小波包对图像进行多尺度分解，解决了高频段分辨率低的问题； 并提出了一个基于偏斜度的高斯判别准则，用于对小波包分解系数进行高斯性检验，最终得到了 小目标的精确检测-The wavelet packets were applied to decompose the image into pyramid subbands at different scales and solve the problem of the high
harris_guass
- 自己利用高斯函数编写的harris焦点检测程序，可运行。整个程序是基于opencv的cvmat类编写的，但是没有直接调用opencv的内置函数-Own Gaussian function written harris focus detection program can be run. The whole program is based on opencv cvmat class preparation, but there is no direct call to the built-in
Untitled1
- 生成高斯平滑滤波模板,高斯滤波,利用roberts算子进行边缘检测,域值分割,已运行，可以出结果-Generate Gaussian smoothing filter template, Gaussian filtering, use roberts operator edge detection threshold segmentation, has been running, the results can be
6bd0e1629f2d
- 车辆检测，利用高斯滤波后对图像进行灰度及二值化，最后利用团块跟踪进行车辆的检测。-Vehicle detection, after the image using the Gaussian filter and binarizing the gray, and finally the use of briquettes tracing the vehicle is detected.
Random-signal-analysis
- 利用信号自相关法，对给定参数的，夹杂高斯白噪声的随机信号进行检测。通过观察自相关函数图形来分析接受的随机信号中是否有余弦信号存在。-Autocorrelation method using the signal for a given parameter, mixed Gaussian white noise random signal is detected. By observing the autocorrelation function graph to analyze random s
GMM
- 针对摄像机固定下的复杂背景环境，对采集到的视频图像的图像数据用混合高斯背景建模方法实现前景/背景分割，实现运动目标检测和跟踪。在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配其中一个高斯，则认为是背景，否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中，所以对动态背景有一定的鲁棒性。最后通过对一个有树枝摇摆的动态背景进行前景检测，取得了较好的效果。-For c
Canny
- Canny边缘检测算法： 用高斯滤波器平滑图像； 用一阶偏导的有限差分计算梯度的幅值和方向； 对梯度幅值进行非极大值抑制； 用双阈值算法检测和连接边缘。 -canny contour extraction algorithm
videotrafficgmm
- 红外视频运动物体目标跟踪及检测——高斯混合模型-Gaussian mixture model approach
facedetect
- 构建了一个人脸检测系统，基于高斯肤色模型，完善的形态学处理，识别率高。-Build a face detection system, based on the Gaussian skin color model, perfect morphological processing, recognition rate.
yanhua
- 针对贺兰山岩画的边缘检测算法代码，比较高斯滤波与双边滤波对岩画边缘的检测效果-In view of the helan mountain cliff edge detection algorithm code, gaussian filtering and bilateral filtering for detecting the edge of the cliff
CannyBoundTest
- 1.对原图像高斯平滑 2.对高斯平滑后的图像进行sobel边缘检测。这里需要求横的和竖的还有联合的，所以一共三个需要sobel边缘检测图像。 3.对联合的sobel检测图像进行非极大抑制 4.连接边缘点并进行滞后阈值处理。 -1. Gaussian smoothing the original image 2. Gaussian smoothed image was sobel edge detection. Here and there on request t
graphic
- 支持均值滤波、中值滤波、高斯滤波还有几种边缘检测和自适应滤波算法-Support mean filtering, median filtering, Gaussian filtering, there are several edge detection and adaptive filtering algorithm
Laplacian-Gaussian-Model
- 文章介绍了一种基于拉普拉斯——高斯模型的语音端点检测算法！-This paper introduces a Laplace-based- voice endpoint detection algorithm Gaussian model!
Gaussian
- 在VS2010中，利用openCV2.4.3写的基于混合高斯模型的运动目标检测。-moving object detection based on Gaussian mixture model in VS2010 and openCV2.4.3 ..
HoughTransform
- 霍夫变换，直线检测，包括了边缘检测，双向高斯滤波。自己写的函数， 不是toolbox自带函数。图像处理-Hough Transform，line detect, edge detect, sep-guassian filter, matlab, image processing.self-define function， no toolbox
CircleDetect
- 霍夫变换，圆检测，硬币检测，图片中硬币价格识别，K-mean，高斯滤波,边缘检测，gradient，包括硬币实例图片。自己写的函数，不用toolbox。-hough transform, circle detect, coin detect, coin prize calculate, edge detect, gradient, K-mean, self-define function, no toolbox library.
FaceRecognition_CNN(olivettifaces)
- 智能图像/视频处理中，复杂背景环境（比如室外环境、机场、车站等）下，人脸识别的第一步是人脸的检测。它的精确度直接影响到后期识别的结果。不过，领域内的科学家们基本上很难有足够的精力和时间开发优化的C++代码，使其用于商业用途，而一般都是只在Matlab中进行模拟。 本文的目的是提供一个我开发的SSE优化的，C++库，用于人脸检测，你可以马上把它用于你的视频监控系统中。文章中的分类器的训练数据来自与我的 webcam图像，它们被采集于不同时间，不同光照，不同背景环境下，它几乎可以实时地检测
CHPA
- 对图像进行基本的预处理，包括灰度化，二值化，边缘检测，高斯滤波等内容-On the basic of the image preprocessing, including gray, two values, edge detection, Gauss filtering etc.