Kinect信息采集系统

应用背景meanshift是由Comaniciu最先提出来，是用于跟踪非刚性物体的一种算法。为了表征目标，首先需要选择一个特征空间。参考目标，用在特征空间中概率密度函数q表示，例如参考模型可以选择目标的颜色概率密度函数。不失一般性，目标模型可以认为中心处于其所在空间的中心。在下一帧候选目标被定义为在位置y，用概率密度函数p(y)来表示。关键技术本算法结合颜色和纹理信息对目标进行跟踪，里边包含测试的视频文件。目标和候选直方图之间的相似度函数记作公式(1)，相似度的局部最大意味着在候选模型与目标模型匹配。如果仅考虑颜色信息，候选区域的相似度变化会很大，匹配效果不好。为了得到一个连续性的相似度函数，在空间域内，用一个核函数对目标 区域做滤波处理。

此示例应用程序演示了BlobCounter类的用法，该类允许在指定的图像中查找所有单独的对象。它找到每个单独的对象，提供其属性，并在其他框架类的帮助下，为每个对象或其四边形的角点提供凸包（如果对象确实是四边形，则应以良好的精度找到其角点）。

在视频显示任务的循环中，程序首先将视频数据从输入缓冲区读入自己开设的临时图像处理缓冲区，再在临时图像处理缓冲区上进行处理，处理后的数据再输出到输出缓冲区。这是购买合众达的DM642开发板时提供的源代码。

组态软件开源代码，完整代码，可运行。

应用背景图形图像处理，寻找大津阈值，程序中运用继承派生的思想，寻找最优大津阈值关键技术图像分割处理领域，关键目标提取，大津阈值选取

OpenCV(开源的计算机视觉库)是一个库的编程功能主要针对实时计算机视觉,英特尔开发的,现在支持的柳树车库和Itseez。它是免费的开源BSD许可下使用。图书馆是跨平台的。它主要关注实时图像处理。如果图书馆发现英特尔的集成性能系统上的原语,它将使用这些专有优化程序加速本身。这是opencv的“hello world”项目在visual studio中打开并显示一个图像。

在视频或者图像配准处理中，错误的匹配往往影响正确的结果，因此剔除无匹配可以提高处理精度。通过MSE剔除错误和不精确的匹配，得到满足要求的精确的正确匹配结果，利用匹配对可以进行后续处理。

本人从别处下载得到的运动图像检测系统，觉得还不错，分享下。

采用多个结构元素对图像进行开、闭、腐蚀、膨胀等操作，并进行了高帽变换、提取边界线、获取梯度、开重建等操作。

三帧差分算法是相邻两帧差分算法的一种改进方法，它选取连续三帧视频图像进行差分运算，消除由于运动而显露背景影响，从而提取精确的运动目标轮廓信息。该算法的基本原理是是先选取视频图像序列中连续三帧图像并分别计算相邻两帧的差分图像，然后将差分图像通过选取适当的阈值进行二值化处理，得到二值化图像，最后在每一个像素点得到的二值图像进行逻辑与运算，获取共同部分，从而获得运动目标的轮廓信息。