gdal学习心得

java代码中的图像嵌入；&卞

用matlab实现了 sift算法的运用。SIFT 算法首先在尺度空间进行特征检测,并确定关键点(Keypoints)的位置和关键点所处的尺度, 然后使用关键点邻域梯度的主方向作为该点的方向特征,以实现算子对尺度和

pencv2.4.0以上的版本提供了stitcher类，可以很方便的实现几幅图像的拼接，关于这个类详细的介绍，可以参考文档： http://docs.opencv.org/2.4.2/modules/stitching/doc/high_level.html?highlight=stitcher#stitcher。     该类主要用的成员函数有createDefault，用于创建缺省参数的stitcher；estimatedTransform，用于匹配图像、分析摄像头旋转角度；composePanorama,生成最后的拼接图像。文档中提示如果对stitching的整过过程不熟悉的话，最好不要使用以上两个函数，直接使用stitch就行了。关于图像拼接的过程，涉及到特征点的提取、特征点匹配、图像融合等等比较复杂的过程，可以参考相关论文和期刊。

基于Kinect的信息采集系统，以采集衣服的信息为例。记录每件实物的图像信息和对应的深度信息，并且将他们一一对应的储存起来。图像信息是BGR图，并且采用了无损压缩的png格式，深度信息以灰度图png格式存储。除此之外，系统还可以记录材质，颜色，形状，类型，风格，等其他的信息。这些信息保存在Data文件夹中，以csv格式保存。图像信息保存在Images文件夹中，深度信息保存在Depth文件夹中。

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这一项目执行跟踪没有颜色强调......它的多个对象编写的 matlab 2014a......希望你喜欢它

MFC界面，求图像的拉普拉斯变换。

该源码实现对视频的采集功能，外连设备采用USB接口，有较为清晰的操作界面，非常实用的源代码

本程序是在vs2010+opencv的平台上运行的，利用的是opencv2.4.9，C++写的，利用多种方法来遍历图像，例如通过创建迭代器的方法来遍历图像，通过指针的方法来遍历图像等方法来对图像进行处理。最后的得到的效果令人满意。

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。