足球机器人视觉系统

应用背景我用opencv这个项目。但它不是相同的OpenCV的样本。关键技术本项目是卡尔曼跟踪源代码。卡尔曼滤波类似粒子跟踪。

图像的旋转，可以任意更改角度，不过就是没有建立自己的坐标系，而是使用matlab默认的坐标系。

结合Kinect v2.0+ VS2012+openCV2.4.9，将Kinect v2.0彩色帧存到openCV2.4.9类型的图像函数格式（Mat image）中，并将获取的kinect v2.0彩色图像输出到文件夹里保存.这里涉及到Kinect v2.0的打开，color数据的获取，以及与openCV2.4.9相结合的数据格式，还有使用sprintf_s函数将图像保存到指定的文件夹下。

一个非常好的基于边缘指导的图像插值算法仿真代码    基于MATLAB里面附有论文，课对照论文学习.......................

采用滑动窗口及直方图来计算窗口内的中值，代替传统的排序求中值法，获得较高的算法执行速度。稍加修改阈值及首个窗口的目标取值就可以生成最大值、最小值滤波的算法，即对应于形态学中的膨胀与腐蚀。

 LPBYTE lpSrc;   // 指向原图像的指针   long i,j;   //循环变量   int gray[256]; // 灰度计数  BYTE pixel; //像素值  LPBYTE lpDIBBits=m_pDib->GetData();//找到原图像的起始位置  LONG lWidth=m_pDib->GetWidth();    //获得原图像的宽度  LONG lHeight=m_pDib->GetHeight();  //获得原图像的高度  // 灰度计数变量初始化  memset(gray,0,sizeof(gray));  //逐个扫面图像中的像素点,进行灰度计数统计  for(j = 0; j

Retinex可在光线条件不好时改善图像的视觉渲染。当光线较暗时，我们的眼睛可以正确地看到颜色，但照相机和摄像机不能很好地处理这个问题。MSRCR（MultiScale Retinex with Color Restoration）算法是Retinex滤波器的基础，其灵感来自于眼睛的生物学机制，以适应这些条件。Retinex代表视网膜+皮质。

应用背景H264编码不可缺少的步骤，程序带有文档说明。H264的编码的4*4DCT，量化，zigzag扫描，可以下载下来参考学习。关键技术VS的c++的H264编码部分的部分参考文档，很有参考价值。

这些代码被用来实现粒子滤波基于视觉对象跟踪（PF），卡尔曼粒子滤波基于视觉对象跟踪，无味粒子滤波基于视觉对象跟踪。其耐用性远远超出了传统的视觉对象的跟踪算法，如均值漂移（均值漂移）和CamShiftThe码KPF和UPF的视觉目标跟踪耗费了巨大的精力，而你找不到任何相关的算法代码互联网！我们的研究小组已经优化了这些代码和应用他们开发的主动视觉目标跟踪的平台。现在，我分享他们给你，希望你爱他们！

采用matlab实现指纹识别 处理的输入是指纹图片,bmp格式的图像-finger recognising in matlab