自编中值滤波算法

能够提取图像边缘，并且输出边缘坐标。 使用时需要修改路径。

Um 方案 com UMA Região de INTERESSE Definida Localidade： Não 唱法迪雷托不如法瑟 Vídeo-implementação 乌玛洛杉矶 + + com OpenCV 2.1 c。

小波变换的小波变换源代码

在Altera FPGA上实现的视频处理系统工程程序，通过采集AV通道的视频数据，存储到SDRAM中，然后读取数据进行处理，最后VGA口输出。可以灵活的添加其他处理模块，如定义LCD显示，音频处理，LED灯点亮、数码管显示等模块。

能够很好的实现从点云数据实现三维曲面重建，实现效果非常好，传上来跟大学一起进步！

针对camshift跟踪容易丢失目标问题，加入了kalman滤波来预测下一个可能存在的位置，跟踪丢失的几率降低。cam-shift算法的原型是mean-shift算法，后者的核心是沿某种函数的梯度方向迭代，之后根据迭代次数和误差阈值收敛于某一个范围，这个范围就是“要找”的区域。 这个函数是目标区域色彩直方图在当前关键帧的投影得到的图像，可以把这个图像理解成一种空间函数分布——色彩地形图。 cam-shift算法是对mean-shift算法的升级，可以进行窗口可变的迭代……cam-shift是一种基于密度函数迭代的跟踪算法，对运动不敏感，所以不能进行两帧之间目标的关联分析（这一部分要我们自己做）。而这个算法之所以能够用来跟踪，我认识是算法的前提假设，相连帧间目标的运动是微小的，即运动是近似连续的，这样密度函数是连续的，就可以沿梯度方向寻找局部最优值，这是这个局部最值就是目标区域。 cam-shift算法很容易跟丢，这是因为密度函数可能有多个峰，而梯度搜索很容易掉进局部最优值，而不能再到全局最优。多峰值的出现是因为背景的干扰。所以密度函数的选取，即目标特征的表示方式，是一个很重要的部分。

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自己写的用opencv实现切割保存图像中感兴趣区域函数，可以在添加代码后直接调用函数实现切割

图像处理，包括模糊，对比度，饱和度，旋转，翻转，锐化等等。

 基于OPENCV基于OPENCV的道路中心线的识别，对清晰的道路场景具有适应性， 适用范围比较窄，只能适用于交通标线比较清楚，画面整体像素值分布均匀，背景干扰较少的图片。