图片视频化

使用java编程实现的抖动图像的小程序，其中采用4阶矩阵｛0 8 2 10 ； 12 4 14 6 ； 3 11 1 9 ； 15 7 13 5 ｝，将彩色图像变为二值图像,生成一个bmp图像文件

文件提供快速高斯模糊函数，处理速度与尺度无关，还有优化空间，请自行优化！

不确定性下多传感器数据融合的dempster-shafer matlab工具箱

这里在VS2010和opencv的环境下编码的调取摄像头并对摄像头捕捉到的图像进行处理。 第一步：初始化摄像头。 第二步：设置图像属性。 第三步：获取一帧图像。 第四步：显示图像cvshowimage()。 第五步：保存图像。 第六步：对图像进行阈值分割。 第七步：对图像进行二值化处理。 将彩色图片转化为灰度图片

该项目域是主动学习的交互式图像检索。该项目有五个modues即ComparableImage，ImageUtility，RgbProjections，SimilarityImages和检索。它显示的图像也图形记录。

整个是一个粗糙的水彩化效果程序，通过若干种图像 运算算法得到，几何运算，代数运算，膨胀 扩散 求边缘等

使用说明第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。该系统的识别率一般情况下为90%。此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。具体使用请参照书中说明。

在区域匹配算法中,通常使用的相似性测度函数主要有:SSD、SAD、ZSAD、NCC、ZNCC等。最简单的相似性测度函数有绝对误差和(the Sum of Absolute Differences，以下简称SAD)。 

本代码可以对视频中的运动物体进行监测和跟踪 并用了高斯背景模型进行背景建模 效果很好 而且对检测到的物体进行了矩形框标记 

应用背景C++编写的背景减除方法，C++编写的背景减除方法，C++编写的背景减除方法，C++编写的背景减除方法，C++编写的背景减除方法，C++编写的背景减除方法。关键技术图像处理中运用C++进行背景减除，适用于人体特征提取！图像处理中运用C++进行背景减除，适用于人体特征提取！图像处理中运用C++进行背景减除，适用于人体特征提取！图像处理中运用C++进行背景减除，适用于人体特征提取！