车辆视频检测与跟踪 团块跟踪源代码

应用背景该算法能适应复杂变化的环境，准确地提取运动目标，对复杂干扰场景下的实时运动目标检测得到了较为满意的效果关键技术采用帧间差法和背景差法相结合的运动目标检测方法，

这是一个本人写的基于海康视频采集卡的视频采集程序，其中包括视频的实时预览，视频的压缩存储，运动侦测。还有基于帧差法的运动目标的提取，以及运动物体的跟踪识别。

同态滤波是把频率过滤和灰度变换结合起来的一种图像处理方法，它依靠图像的照度/ 反射率模型作为频域处理的基础，利用压缩亮度范围和增强对比度来改善图像的质量。使用这种方法可以使图像处理符合人眼对于亮度响应的非线性特性，避免了直接对图像进行傅立叶变换处理的失真。同态滤波的基本原理是：将像元灰度值看作是照度和反射率两个组份的产物。由于照度相对变化很小，可以看作是图像的低频成份，而反射率则是高频成份。通过分别处理照度和反射率对像元灰度值的影响，达到揭示阴影区细节特征的目的。

StereoLithography(StL) is something that is widely used in CAD/CAM, RapidPrototyping etc. The concept is that any surface or solid is exported to StL format by data exchange packages after they are modeled in commercial CAD packages. This data consists of triangulated facets that approximate the surface of the solid. No topological or geometric information is exported. The surface is subdivided into small triangles. The approximation uses chordal deflection for curved surfaces to smoothen the surface. More the smoothening required, more number of smaller triangles are generated by subdivision resulting in larger size of data file. Now, along with triangles, their facet normals are also generated. The data is written both in ASCII and binary formats. The data in ASCII is written like this:

能够实现obj文件的读入 旋转平移 缩放，可以在 vs2010 上 完美运行，dll文件在第一个文件夹里，可是自己情况选择添加。，

opencv初级教程由美国伊力诺理工学院计算机科学系Gady Adam编写， 给出了opencv的介绍，常用函数，编译命令，命名约定和例程， 适合初学者利用opencv做图像处理和视频处理。

分辨率

手势检测从视频序列中检测到手并定位手的区域，该过程对于特征的选择与处理相当关键，肤色及运动信息是经常被采用的两个有效的特征。但是，现实环境中由于光照变化、背景复杂及其它不可预知的干扰，仅一个特征往往不能有效地定位出手，需要多种特征互补，手势检测方法分为基于肤色信息、基于运动信息及多信息结合三类。本实验通过肤色信息检测出人手的位置，并使用红色矩形框框出区域。该实验从视频中检测出人手并定位手的区域。

应用背景该算法的任何实际的实现，应该只工作0.5-levelset邻域像素的，不是所有的嵌入功能，也许应该多线程GPU的能力或特征。这类morphgac和morphacwe大部分提供这个功能模块。他们实施的形态测地线活动轮廓和没有边缘的形态活动轮廓，分别。看见了上述文件的全部细节。关键技术这是一个介绍Python实现的算法 ；我árquez内拉，P.，baumela，L.，Á阿尔瓦雷斯，L.，”形态的方法基于曲率的曲线和曲面的演化。IEEE交易 ；模式分析与机器智能（PAMI），2013。此实现的目的是简单，可以理解的和自成一体的尽可能。它不包括任何提高，使其快速或有效。

蚁群优化 (算法 ACO) 算法是相对较新的元启发式算法和所有算法，利用 insectpsilas 行为的一个成功范例。它被应用，以解决许多优化问题与好自由裁量权、 并行、 鲁棒性和积极的反馈。作为一种先进的优化算法，只是最近，研究人员开始将蚁群算法应用于图像处理的任务。在此文件中，建议使用蚁群算法改进的图像阈值分割方法。与传统的阈值分割方法相比，所提出的方法具有优势它可以很好地部分薄、 它可以有效地减少计算时间，它有很好的能力和稳定性质。调查结果显示使用所提出的方法可以实现令人满意的分割效果。