contrast

说明：  灰度图像二值化及目标提取和质心求取,Matlab代码.对初学者学习有用(Gray image binarization and target extraction and center of mass strike, Matlab code. Learn useful for beginners)

这是本人发表的目标跟踪方面论文使用的代码，是基于随机假设概率滤波的多目标跟踪算法。(This is the code used by the target tracking paper I published, filter multi-target tracking algorithm based on the probability of a random assumption.)

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。()

通过GAN和WGAN在python的tensorflow平台上实现图片生成，与真实图片基本一致。(Through GAN and WGAN, the image generation is realized on the tensorflow platform of python, which is basically the same as the real picture.)

用matlab写的人脸检测代码,具有很好的识别率，对做人脸识别，检测的研究有一定的帮助(the code is used to face detaction and it has a high rate.It is very useful for the search of face detaction )

赵巨峰，陶小平，*冯华君，徐之海，李奇, 基于梯度的波纹图像质量评价 [J], 浙大学报工学版, 2010, 44(5):870-874.(Gradient based ripple image quality assessment)

说明：  采用通道差的引导滤波进行大气光估计和明暗通道混合的夜间去雾(The guiding filter of channel difference is used for atmospheric light estimation and night defogging with mixed light and dark channels)

说明：  尼康相机拍摄的原始数据RAW格式，matlab实现该类格式的读取，显示。便于计算机进行后续的处理。直接运行即可。(RaW format of raw data captured by Nikon camera, which is read and displayed by matlab. It is convenient for computer to carry out follow-up processing. It can run directly.)

说明：  在图像处理中如何进行视频处理，如何从yuv格式的序列中提取出亮度信息，这是后面对视频处理的基础。(In image processing for video How to deal with how to format yuv sequence information extracted brightness, this is the basis of the face of video processing.)

说明：  基于OpenCV的MPEG-7特征提取，c++代码(MPEG-7 feature extraction based on OpenCV)