视频监控中前端DVS的实现程序，支持SIP/RTP等协议。

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。

在matlab中，设置当前的目录为工作目录，在命令行中输入fpextractdemo，即可运行程序。系统设计好了，图片可以换。

  基于模板匹配操作比较简单，实现效果也是比较好的。该方法的主要思路是待检测图像与先前做好的模板图像之间提取的特征向量逐个进行比较，计算它们之间的相似度，然后将图像归于相应的类。本次实验使用的模板是trainImgs中的train20.dat文件先建立模板，然后  在计算待检测图像与模板之间的欧氏距离，与设定的阈值相比较，从而检测出该图像的人脸区域。#include "stdafx.h"#include "facedetect.h"#include "facedetectDoc.h"#include "facedetectView.h"#ifdef _DEBUG#define new DEBUG_NEW#undef THIS_FILEstatic char THIS_FILE[] = __FILE__;pDC->TextOut(600,10,"操作说明：");pDC->TextOut(600,40,"步骤一：载入训练库 *.dat 生成模板");pDC->TextOut(630,60,"（训练库在程序关闭前只需载入一次）");pDC->TextOut(600,80,"步骤二：载入 *.raw 或 *.txt/*.lst");pDC->TextOut(630,100,"如果载入的是 *.txt/*.lst 列表");pDC->TextOut(640,120,"按 Page Down/Up 翻页");pDC->TextOut(650,140,"（需要修改 *.txt/*.lst 里边的存放地址）");pDC->TextOut(650,160,"（注意存放地址不得出现中文或符号

用于医学图像重建的反投影算法。电子医疗最好的技术之一图像重建领域，这是最重要的和广泛使用的算法

应用背景在进行图像处理时，由于实验数据要求不同，经常要对图片的大小进行修改，如果只是一两张图片可用一些PS等软件很快的修改，若图片有成百上千张，比如在做人脸识别时，非常耗时，所有可以用该程序来进行批量修改，图片长宽可在代码中进行设置。关键技术主要是opencv中dst_img_rsize的使用，以及如何根据文件名循环的读取图像文件进行批量操作，修改完后如何将其保存又不与原始图像混在一起。

应用背景 很多背景场景都包括复杂的运动目标,解决这种问题的较好方法是获取每个像素或者一组像素的时间序列模型,这类模型可以很好的处理时间起伏。但是,计算复杂度高而且耗时。为了获得与自适应滤波相当接近的性能 关键技术 采用Codebook来建模场景中感兴趣的状态,选择RGB颜色空间模型,学习一个覆盖组成图像像素三个通道上的Codebook,可以有效的解决像素剧烈变化的问题,从而鲁棒探测出场景的前景目标。通过实验结果表明,提出的基于Codebook背景模型的目标 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

3D显示程序 3D fractal in stereo. An sample application from the GLUT distribution.

NAO机器人，利用视觉，opencv，实现服务机器人的水位识别功能。图像处理，包括灰度变换，二值化，滤波，光流法，计算像素点高度，确定水位比例等。

VTK ,三维重建, 程序.

基于粒子滤波的目标跟踪。颜色直方图特征。参考资料 1。基于颜色的概率 Tracking2。基于颜色的自适应粒子 filter3。ECSE 626 项目： 基于颜色的自适应粒子 Filter4。关于在线非线性、 非高斯贝叶斯跟踪的微粒过滤器的教程