hiddenbits

正交匹配追踪算法，在分解的每一步对所选择的全部原子进行正交化处理，这使得在精度要求相同的情况下，OMP算法的收敛速度更快。MP一般只能满足第k个残差和xk正交，这也就是前面为什么提到“信号(残值)在已选择的原子进行垂直投影是非正交性的”的原因。如果第k个残差和fk不正交，那么后面的迭代还会出现fk中已经出现的项，很显然fk就不是最优的，这也就是为什么说MP收敛就需要更多次迭代的原因。不是说MP一定得到不到最优解，而且其前面描述的特性导致一般得到不到最优解而是次优解。那么，有没有办法让第k个残差与正交，方法是有的，这就是要谈到的OMP算法。

QT 截屏源码，实现截图，编辑，存储和格式转换！！编译通过注释比较全；是QT应用中比较规范的东东！！效率比较高。

资源描述主要研究H263编码实现,完整的源代码程序，适合初学者参考学习。代码清晰有完成的VC+6工程代码。

根据形态学变化来找背景和前景，二值化，然后找contour，随后找出每个细胞的原点坐标。 Mat blur_img = orit.clone();    cv::GaussianBlur(orit, blur_img, cv::Size(5,5),1.5);    for (int i = 0; i < 0; ++i)    {        cv::GaussianBlur(blur_img, blur_img, cv::Size(5,5),1.5);    }    showim(blur_img, "blur");    cv::Mat back_img, fore_img;    cv::Mat element(7,7,CV_8U,cv::Scalar(1)); 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

由于sift算法提取到的特征点数量太多，而且检测到的特征点中伪特征点较多，且分布不够均匀，不能够很好地反映图像特征。此外每个特征点都有128维的特征向量，而且算法中包含经过大量的高斯卷积过程，所以算法运算量十分巨大，配准的速度慢。故考虑采用Harris算子代替近点SIFT 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

HOG_OpenCV_Single

2d 到 3d 视频 converterinput 给出了作为视频将与代码的 3d 的效果

根据camshift的不足，利用kalman的优点，进行预测，之后凋用camshift，对目标进行跟踪，从而使得camshift的跟踪效果很好

jepg图像压缩。。。包含分块DCT，量化，zigzag,反zigzag,反量化，和反dct。。。。没有包含编码内容。。。此程序没有使用能满足刚好分为8*8小块的图片而是使用不规则图片。。。通过补齐黑边来实现程序的通用性。。。压缩包中包含有测试图片。。。可以对任何维度的图片使用。。。缺点是使用循环较多。。。运行速度较慢。。。

利用RTP/RTCP协议线程的几个例子，适用于初学者，希望对大家有帮助！RTP/RTCP协议是居于UDP传输的-