对视频中出现的手掌和拳头进行检测并标记

包括人脸图像获取、人脸图像预处理、人脸表征、人脸检测、人脸分割和人脸的判定，并对其中的具体实现技术和方法进行了全面阐述，最后，针对视频图像，对动态人脸跟踪进行了探讨，并对人脸识别的现状和研究趋势进行了说明。

1.根据训练文件夹中的图像训练单词表。在每一张图像中提取sift点，将从所有图像中得到的128维sift点进行聚类，类别数就是单词数，聚类中心就是单词，将得到的单词表保存下来。 2.对于每一张新的图像，先提取图像中的sift点，按照之前训练好的单词表将每个sift点对应成某个单词，统计在这幅图像中每种单词的数量，就是词包模型。 注意：生成的文件每行代表一幅图像，将文件复制出来后修改后缀成.doc可以用word打开。 首先运行centr3得到单词表，在运行bagofword生成单词包。

Multiresolution Spline whith aplication to image mosaics, Laplacian pyramid blendin。这是国外一个牛人于2010年完成的一个开源图像融合源码，是基于拉普拉斯金子塔分解的图像融合，其中封装了一个图像操作库，运行效果不错。

利用opencv进行目标检测及跟踪，通过团块检测实现目标检测及跟踪，利用改进的surendra算法提取背景，在本机上已实现

该MATLAB程序由三部分组成，其中两个为对目标的检测，采用的是独立的检测方法，还有一个是主程序，为KALMAN滤波的程序，实现目标位置的预测与修正，程序的效果还可以，针对于一个目标，基本无误，多个目标的时候一般。

基于量子遗传算法的函数优化问题的 matlab 程序代码 它可以通过用于最小化成本函数在图像处理领域中 图像复原或分割等

给出bmp图像RGB值，用C++实现。结果验证，可用

这是经过改进调试过的代码，主要用于图像处理，利用区域生长的方法实现图像处理。是一个调试可用的代码。

 以R、G、B为轴建立空间直角坐标系，则RGB图的每个象素的颜色可以用该三维空间的一个点来表示，而Gray图的每个象素的颜色可以用直线R=G=B上的一个点来表示。于是rgb转gray图的本质就是寻找一个三维空间到一维空间的映射，最容易想到的就是射影（即过rgb空间的一个点向直线R=G=B做垂线），事实上Matlab也是这样做的，并且有Gray = 0.29900 * R + 0.58700 * G + 0.11400 * B。

人脸检测是一种确定的位置和大小的数字图像中人脸的计算机技术。它检测的脸并忽略任何其他，如建筑物、 树木和机构。人脸检测可以视为更一般的情况下的人脸定位。在人脸定位，任务是找到的位置和大小的面 （通常为一) 已知数。在人脸检测，脸上是处理和按位与底层的人脸图像数据库中匹配。任何微小的变化，在面部表情，例如微笑，嘴唇运动，将不匹配的脸。 人脸检测可以视为对象类检测的具体案例。在对象类检测中，任务是找到的位置和大小的所有对象都属于一个给定类的图像。例子包括上部躯干、 行人和汽车。 人脸检测算法专注于正面人脸的检测。它是类似于图像检测