3层神经网络利用lbp特征进行行人检测

单摄像机校准源

资源描述code implementation for  “Efficient Graph-Based Image Segmentation,” P. Felzenszwalb and D. Huttenlocher,Int’l J. Computer Vision, vol. 59, no. 2, pp. 167-181, Sept. 2004.  It is a well-known algorithm which has been checked and used in many applications. I got this code from internet, and thanks for share. 

资源描述 OpenTLD opencv实现 2.4以上版本编译报错 include/TLD.h添加了头文件#include

利用opencv的haarcascade_frontalface_default.xml，找到眼睛鼻子嘴的角点及一些特征点

K均值聚类法分为如下几个步骤： 一、初始化聚类中心 1、根据具体问题，凭经验从样本集中选出C个比较合适的样本作为初始聚类中心。 2、用前C个样本作为初始聚类中心。 3、将全部样本随机地分成C类，计算每类的样本均值，将样本均值作为初始聚类中心。 二、初始聚类 1、按就近原则将样本归入各聚类中心所代表的类中。 2、取一样本，将其归入与其最近的聚类中心的那一类中，重新计算样本均值，更新聚类中心。然后取下一样本，重复操作，直至所有样本归入相应类中。 三、判断聚类是否合理 采用误差平方和准则函数判断聚类是否合理，不合理则修改分类。循环进行判断、修改直至达到算法终止条件。

本代码涉及到对图像读取，高斯滤波，中值滤波，最大值滤波，最小值滤波，边缘检测，图像反转，等等，对于初学图像出里的人有较好的帮助，尤其是不会弄的更有较好的参考价值

提出了一种新的适用于自主驾驶系统的车道线检测----基于改进最小二乘法拟合的车道线检测。算法首先将摄像头采集的一帧帧图像，截取感兴趣的下半部分进行灰度变换，得到灰度图像；其次采取高通滤波，小波变换，来进行边缘增强与检测；之后采取最小阀值二值化得到二值化图像,采用最小二乘法拟合车最后采用粒子滤波进行车道线的跟踪。实验表明，该算法简单、鲁棒性强,能准确地检测到车道标识线。

两幅图 实现对模板图片的匹配。并会把在原图像中的位置给画出来， 使用的是ssda图像匹配的算法。                                                                                                                                                              &nbs

用QT和OpenCV简单实现视频播放，较为基本，适合初学者，大神们请勿下载浪费积分 设计QT中信号和槽的应用，QPaint的使用 OpenCV2.x版本中摄像头的调用 每点击一次按钮，画面播放一帧

资源描述使用c代码实现的联通区域标记，要求输入的是1和0的二值图像，然后使用堆栈方法标记出连通区域的个数，每个亮值点都标记出所属的联通区域标号，可以统计面积和筛选等。