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fanqieHSI
- ：为实现番茄收获机械自动化，提出了利用计算机视觉代替人眼对成熟番茄进行自动识别的方法。首先对番茄图像进 行了各种去除噪声方法的比较，提出用HSI 颜色系统的H 色调分量作为识别的颜色特征参数。利用最大方差自动取阈法及 数学形态运算等构成的识别算法对采集的番茄图像进行自动识别.
C1C2
- 本源码是利用视觉仿生学成果进行目标识别的最新成果。c1 c2特征是MIT的Poggio教授的研究小组根据人眼视觉仿生的研究成果提出的特征。运用该特征对自然图像中的目标识别取得了较好的效果。本压缩包为提取C1 C2特征的Matlab源码。C1 C2特征的详细说明参见IEEE PAMI 2007上的文献\"Robust Object Recognition with Cortex-Like Mechanisms\"。
pangzi
- (1)将整幅图像分成4×4块，计算每一块中所有象素RGB三个颜色通道的颜色平均值，并以此作为该块的代表颜色（主颜色）。 (2)将各块的颜色平均值进行离散余弦变换（DCT），得到DCT系数矩阵。DCT是一种分离的变换，是国际静止图像压缩标准JPEG的基础。由于大多数图像的高频分量较小，相应于图像高频分量的系数经常为零，加上人眼对高频成分的失真不太敏感，所以可用更粗的量化。因此，在一般检索中可以利用部分DCT系数作为特征向量。
eye-canny
- 做项目的时候编写的程序，用于人眼边缘的提取。canny算法。在程序中需要对人眼的大体位置进行调整
TrackEye_src
- 这是一个人眼识别的C++程序（源码），希望对大家能有帮助。
machinevision
- 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，
somepapersabouteyeslocation
- 我收集的一些关于人眼检测的期刊论文，希望对大家有用！
guiyingdeng
- 利用PWM和移位运算设计，并利用人眼的视觉 暂留现象产生移动，并拖影的动态发光效果
DWThundunjiami
- 文中提出了一种基于离散小波变换和混沌加密的数字水印新算法,采用二维混沌变换对水印图像加密 对载体图像进行多分辨离散小波变换,应用小波系数判断载体图像的纹理复杂程度后,依据人眼的视觉系统(HVS)特性,将水印信号嵌入到图像的低频部分,对图像的不 同分解层分别选取不同的纹理阈值和水印嵌入强度,将数字水印嵌入到相同分辨层的原始图像中,提高了水印算法的鲁棒性。在检测和提取水印时,通过水印相似度(NC)和峰值信噪比( PNSR)评价水印质量,
TrackEye_demo
- 人眼跟中的源码，用VC实现，是人脸识别中试验很好的方法
视频分割的matlab 程序
- 1. 视频数据读取，读取相邻两帧中的人眼最敏感的亮度数据。 2. 用后一帧的亮度矩阵减去前一帧亮度矩阵，计算出两帧的帧差。 3. 迭代计算出帧差中的噪声的均值和标准差。 4. 根据均值和标准差滤除噪声，得到变化区域。 5. 用数学形态学运算得到对象的最终模板。-1. Video data is read, read two adjacent eyes of the brightness of the most sensitive dat
人脸定位实例
利用相似度和肤色建模两种方法进行人脸定位，并定位出来人眼、嘴、鼻子利用VC++对话框编程，功能强大
检测眼睛
- 这是一个通过检测人眼实现人脸识别的程序，我从网上下的
LED显示摇棒全套方案及源程序
- 利用人眼的视觉暂留效应，使手在摆动到不同位置的时候，让位于一条直线上的LED显示二维图像的不同的列，实现图形扫描显示
利用人眼感知视觉模型的车型动态定位
- 一中快速的车型动态定位算法
FindEyes1.rar
- 利用OPENCV和VC实现的人眼识别
TrackEye_src.zip
- 一个由zafersavas于2008年完成的完全基于VC++6实现的人脸检测和人眼跟踪程序，通过设置相应的参数实现不同的功能。人脸跟踪中使用了camshift算法和Haar算法，眼睛检测中使用了自适应PCA算法和模板匹配算法，还支持文件和网络摄像头两种输入方式，经过试验，检测速度比较快和准确度也比较高。附带demo程序。 使用步骤： 菜单TrackEye Menu --> Tracker Settings 输入源Input Sou
FaceDetect-Example
- 定位人脸，定位人眼，获得脸部水平和垂直直方图。-Positioning the human face, positioning the human eye, to obtain the the facial horizontal and the vertical histogram.
眼睛
- 用JAVA人眼图形-eyes with Java graphics
视频分割的matlab 程序
- 1. 视频数据读取，读取相邻两帧中的人眼最敏感的亮度数据。 2. 用后一帧的亮度矩阵减去前一帧亮度矩阵，计算出两帧的帧差。 3. 迭代计算出帧差中的噪声的均值和标准差。 4. 根据均值和标准差滤除噪声，得到变化区域。 5. 用数学形态学运算得到对象的最终模板。-1. Video data is read, read two adjacent eyes of the brightness of the most sensitive dat