ART_test

用PYQT进行GUI的详细资料，可以对照参考。。。。。。(The detailed information of GUI with PYQT can be compared to reference. The detailed information of GUI with PYQT can be compared to reference.)

DMD相机原理，单像素成像原理，压缩感知(The principle of DMD camera)

一个基于DFT的水印算法源码；其中有嵌入，提取，测试图片；还有攻击程序，可以用来测试(DFT-based Watermarking Algorithm source including embedding, extraction, testing picture there are attacks on the procedures that can be used to test)

运动目标检测与跟踪，包括目标定位，匹配与跟踪!(moving target detection and tracking, including Target, matching and tracking!)

颜色特征提取，提取空间为HSV颜色空间，颜色特征提取，提取空间为HSV颜色空间(color extraction)

matlab画二维折线图，通过此程序可以在matlab中绘制二维折线图(matlab draw two-dimensional line chart, through this program in matlab draw two-dimensional line chart)

使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。()

将黑白图像转换成灰度级—邻域平均灰度级二维直方图(Black and white images will be converted into gray-scale- the average gray-scale neighborhood of two-dimensional histogram)

用PHD滤波的方法实现多目标跟踪，及对PHD滤波性能的检测。(PHD filter method using multi-target tracking, and performance testing for the PHD filter.)

这是一个用matlab实现的基于支持向量机的人脸识别系统，已经本人调试通过，非常有用。(This is a matlab implementation with support vector machine-based face recognition system has been through my debugging, very useful.)