本论文以OPENCV库为基础，采用QT作为图形界面开发，具有人脸采集，图片训练，数据库管理及人脸识别等功能。该系统能够进行长时间的运行并测试稳定，在程序中提供了统一的接口以并进行二次开发。 人脸检测与识别是计算机视觉与模式识别领域中重要的研究方向，人脸识别在图像处理与视频检索、视频监控、视频显示等方面占据着重要的位置。本文提出了基于32位彩色图像对人脸进行识别的方法，介绍的主要内容是图像处理，重点分析基于OPENCV人脸检测与识别的原理及方法，采用基于OPENCV的级联分类检测器，能够根据视频图像提取人脸特征进行训练。 目前，高性能的微电子和视觉处理系统已经运用在各个领域中，特别是基于视觉处理系统中的人脸识别系统已经走在了科学前沿。在生物识别技术中人脸识别是运用最为广泛的技术，对图像进行处理主要用到，光线补偿技术、高斯平滑技术和二值化技术等。对图像先进行补光处理，处理过后的图片通过定位眼睛、鼻子、嘴唇来确定脸部区域，最后根据人脸固有的眼睛对称性来确定是否是一个人脸，再使用高斯平滑，用来消除图像的噪声，最后进行二值化处理，采用局部阈值来进行二值化，接下来就对图片中的人脸进行定位，特征提取

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基本要求： （1）具有产生正弦波、方波、三角波三种周期性波形的功能。 （2）用键盘输入编辑生成上述三种波形（同周期）的线性组合波形，以及由基波及其谐波（5次以下）线性组合的波形。 （3）具有波形存储功能。 （4）输出波形的频率范围为100Hz～20kHz（非正弦波频率按10次谐波计算）；重复频率可调，频率步进间隔≤100Hz。 （5）输出波形幅度范围0～5V（峰-峰值），可按步进0.1V（峰-峰值）调整。 （6）具有显示输出波形的类型、重复频率（周期）和幅度的功能。 项目说明： 1.这里是这个工程的源代码，但不包含相关库文件和Keil工程文件。 2.SignalGenerator_v0.1.ioc是Stm32CubeMX的配置文件，可使用CubeMX生成Keil5工程。 3.代码里面使用STM32的DAC产生波形的相关代码并不完善，因为我当时主要是用AD9851产生波形。

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