这是一个基于形状因子的图像识别代码

应用背景此源代码为背景扣除模型。背景扣除模型是目标跟踪中的重要部分。这个方法是很容易的，高质量的结果。关键技术盛传的方法很好。在背景建模如MOG，mog2，GMG的许多方法，自适应背景建模等。感觉是很好的方法，比。

这是一个比较完整的手势识别程序，包含手的分割，手势建模，手势识别。准确率较高  ，其中匹配的阶段，使用了神经网络训练数据集来识别

所上传的压缩文件包是基于matlab语言所编写的 100个图像处理源码 ，包括图像旋转，图像运算，图像灰度变换等，希望对您有帮助，欢迎下载

制作一个在Android手机中用的圆形滑动菜单，像老式电话机一样的操作排列方式，有旋转效果。这仅是一个Android菜单，并不包括其它复杂的功能，有兴趣的下载源码包研究一下。

对于图像的每一个像素，都可以找到一个可以逼近该像素及其邻域像素灰度值的函数，这种逼近方法叫做小面模型。实现了Haralick小面模型，实现对图像边缘的提取，

该项目演示了一个全面实施传统的“浮雕”和“雕刻”的形象过滤器。这些效果的灰度版本可使用任何自定义过滤引擎来计算（参见，例如，http://www.tannerhelland.com/982/custom-image-filters-vb6/）。然而，这充分执行比自定义过滤器引擎更快和更轻，并且还提供到雕刻/浮雕于特定颜色的选项

我的任务是要熟悉图像和网格分割算法，使用代数拓扑。代数拓扑检查空间的拓扑由学习抽象的代数结构，而莫尔斯理论建构的空间顺序，注意到其拓扑结构的变化。坚持理论是什么使这些定量的方法之间的连接，通过将分配给每个拓扑功能其生命周期中由一步一步建筑空间。这种理论能够通过基于分水岭的方法主要被用于分割的目的。本质上，流域程序认为图像或网格被水淹了水，与湖泊沉积盆地新兴地形景观。随着水平的上升，从相邻盆地水域满足沿分水岭线，成型段边界。这通常会导致 oversegmentation，所以合并迈出的一步是必要的对于我们可以使用持久性理论。考虑的算法基于聚类的过程，由弗雷德里克 ·那个开发。人的 INRIA 沙克雷，法国 ；其中建立流域的方法，在附近区域图，并合并段鞍点的基础相应的地方 extrememum 与鞍点，即坚持的高度差异将召开会议。在灰度图像、 位图自己或它的梯度给出了图，而彩色图像映射到颜色空间，在哪里我们寻找的盆地中的点云密度极大的吸引力。三角网格模型通常要分割的一些近似的曲率。根据项目建议书只实现了图像的分割算法，在 c + + 语言。在灰度案例中，我得到有用的结果为合成和一些简单的自然图像。对于彩色图像，我是能够有效地再现的原创文章，结果，但该算法很难调，和性能优化是必要的为实际使用。三角网格模型，为我考虑过各种签名功能和基于持久性的分割算法，以及前瞻性的执行有关的潜在问题。

本压缩文件中是图像局部区域放大源代码，根据设置的框架，进行局部像素放大。类似放大镜功能。

利用给定视频序列中连续相邻的三帧图像的简单运算获取目标图像。目标检测的一种有效的方法，具有显著的效果。

首先计算背景图像与当前帧图像介的差，然后对差分图像进行二值化和形态学滤波处理，并对所得结果进行区域连通性分析，当某一连通的区域的面积大于某一给定阈值时，则成为检测目标，并认为该区域就是目标的区域范围，就可以确定目标的最小外接矩形。目标跟踪模块已有两个基本实现的方法，但运用背景差分方法对图。像进行二值化和滤波的效果，还远没有达到独立、稳定的跟踪要求，必须尝试多种运动目标提取方法及滤波算法。