数字图像处理与机器视觉-VC++与Matlab实现 光盘 代码

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YUV播放器，VS2008工程，可自定义帧宽帧高，可分帧播放。 YUV播放器，VS2008工程，可自定义帧宽帧高，可分帧播放。 YUV播放器，VS2008工程，可自定义帧宽帧高，可分帧播放。 YUV播放器，VS2008工程，可自定义帧宽帧高，可分帧播放。 YUV播放器，VS2008工程，可自定义帧宽帧高，可分帧播放。

分布式视频编码系统中的编码器，C++语言实现，经测试可以使用。分布式视频译码器与传统视频编码不同的地方是它在编码端实现低复杂度而在解码端高复杂度，这使得分布式视频编码系统有非常广大的应用前景。

资源描述标记视频中的人脸，将视频中每一帧转换为图片，然后检测

Opencv的基本数据结构包括点、矩形框数据类型、矩阵、不确定数组、图像头等。程序对这些数据结构进行操作，使大家对opencv的数据结构有更充分的认识和理解，包括对点、矩形框、矩阵、图像的翻转、信道的分隔与融合等。

基本的图像处理操作，包括模糊、锐化、滤波、腐蚀、膨胀等基本操作

图像配准是一种确定待拼接图像间的重叠区域以及重叠位置的技术，它是整个图像拼接的核心。本文采用的是基于特征点的图像配准方法，即通过匹配点对构建图像序列之间的变换矩阵，从而完成超宽幅图像的拼接。为了提高图像配准的精度，本文采用了RANSAC，LM等算法对图像变换矩阵进行求解与精炼，达到了较好的图像拼接效果。

实现了基于opencv 的手写数字字符识别主要参照文章： http://blog.damiles.com/2008/11/basic-ocr-in-opencv/ 基本上就是按着人家的代码来配置的，完后小改动了几个参数，写了一个文档，方便大家学习吧。

应用背景粒子群算法工具箱 该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。关键技术与遗传算法相比，PSO仅需要调整少数几个参数即可实现函数的优化。该算法对待优化函数没有任何特别的要求(如可微分、时间连续等)，因而其通用性极强，对多变量、高度非线性、不连续及不可微的情况更加具有其优势。 该工具箱的使用主要分为几个步骤： 1) 在Matlab中设置工具箱的路径； 2) 定义待优化函数； 3) 调用PSO算法的核心函数：pso_Trelea_vectorized()。 其中第三步最关键，用户需要根据自己的需要设置好参数，可使算法极快收敛。

优化技术这里使用的是人工蜂群算法远远优于常规的优化技术。该技术是一种用于检测眼睛比常规技术也香农FANO算法是用来寻找熵的形象。