足球机器人视觉系统

这是一个3dmax 制作虚拟画廊的详细步骤，供初学者学习使用                                          

根据场景中的静态图像或视频，利用给定的人脸数据库信息，鉴别或确认该场景中的一位或多位人的身份的过程。

应用背景图切算法是组合图论的经典算法之一。近年来，许多学者将其应用到图像和视频分割中，取得了很好的效果。本文简单介绍了图切算法和交互式图像分割技术，以及图切算法在交互式图像分割中的应用。关键技术 交互式图像分割是指，首先由用户以某种交互手段指定图像的部分前景与部分背景，然后算法以用户的输入作为分割的约束条件自动地计算出满足约束条件下的最佳分割。典型的交互手段包括用一把画刷在前景和背景处各画几笔以及在前景的周围画一个方框等。

基于块的梯度下降搜索算法块运动估计在视频编码 

翻译 maninwest@Codeforge 作者:Manas Bhardwaj@CodeProject 这里是简单地演示使用HTML5实现蛇梯棋游戏。 背景 这个游戏通常需要两方进行。但是，这个实现是单击游戏，主要用于展示用到的原理和背后隐藏的潜力。 我希望能深入探索HTML 画布元素 - 也就是这个游戏的核心。  我们首先将了解一下画布元素，然后再查看它在蛇梯棋中的应用。 画布 画布是引入 HTML5 的一个新元素，正如字面意思所示，可以通过它使用java script绘制图形。它可以绘制图形、图像和动画。让设计师、动画制作者更加方便。 在某些浏览器中，画布元素不受支持，但是在  Firefox 1.5 及更高版本中，Opera 9 和更高版本中， Safari, Chrome, and Internet Explorer 9 的新版本中均受支持。 使用代码 让我们看看 是如何在游戏开发中使用的。从一个包含 元素的简单 HTML 页面开始。

注册表模式，允许常见的超级类要由它们的字符串类名称的派生的类的实现。所有子类必须都分享共同的构造函数，以便由注册表模式的这个实现。请参阅 registry.h 和 examples/example.cpp 的详细的用法信息。

基于颜色的图像检索系统，版本Visual C++ 6.0，是基于词袋模型编的代码，算法用的是SIFT提取特征，图片的格式要求是bmp的，编译可以运行！

资源描述本代码为LBP特征提取代码，在Main中，包括uniformLBP提取和灰度不变的特征提取两种实现，文件中包含测试图片，效果很好，打开main中的注释就能运行。

在图像中检测性趣点时，可以很好的定位，因为它位于两条边缘的交点处，它检测到的特征点可以用于视频跟踪应用中的优质特征集合。

应用背景使用VS+opencv 2.4.9中 进行运动物体跟踪时，现有的程序只是结合Camshift 程序而已，其缺点就是目标遇到遮挡的时候，容易丢失。为了解决这个问题，本人引入kalman知识，对目标运动进行实时预测，当目标遇到遮挡的时候，可以进行预测，这时候能提高鲁棒性。关键技术本文的Camshift + Kalman进行行人跟踪预测代码是基于opencv2.4.9进行编写的，可以直接拿来应用，非常方便。有兴趣的朋友，可以在本算法的基础上进一步进行优化。由于引入kalman知识，对目标运动进行实时预测，当目标遇到遮挡的时候，可以进行预测。