基于SAD立体匹配

应用背景帧差法是背景减图法中的一种，只不过是帧差法不需要建模，因为它的背景模型就是上一帧的图，所以速度非常快，另外帧差法对缓慢变换的光照不是很敏感，所以其用途还是有的，有不少学者对其做出了出色的改进。关键技术 可以看出其“双影”和”空洞”比较明显。双影是由于帧差法有2个影子，在该试验中就是轮廓变得很粗，”空洞”是由于物体内部颜色相近，检测不出来。当然帧差法还有个致命的缺点那就是阈值T需要人工设定。 　　对于帧差法的”双影”现象，有人提出来了三帧差法。其原理如下所示： 　　1. 由i(t)-i(t-1)得到前景图     F1 　　2. 由i(t+1)-i(t)得到前景图    F2 　　3.  F1 ∩ F2得到前景图     F3 　　4.  形态学处理 也就是利用2次相邻帧的差，然后去与操作，就得到了真正的那个影子了。这个在一定程度上可以解决”

应用背景数字图像恢复是数字图像处理的一个基本的和重要的课题，它是后期图像处理（分析和理解）的前提。图像在摄取、传输、储存的过程中不可避免地引起图像质量的下降（图像退化），图像恢复就是试图利用退化过程的先验知识使已退化的图像恢复本来面貌，即根据退化的原因，分析引起退化的环境因素，建立相应的数学模型，并沿着使图像降质的逆过程恢复图像。关键技术本程序是由C++编写的，可以直接运行的源代码，实现的功能是数字图像复原技术，对已经处理过的或由于某些操作降低了质量的图像进行复原。

能够打开双相机进行三维重建，重建速度不错，  Ÿ   Windows 7 64位旗舰版 Ÿ   OpenCV SVN （v2.4.9） Ÿ   x64 应用

资源描述    这是一个很不错的图像处理的开发包，是读研的时候导师带着我们做的一个项目，可以对图像进行各种操作处理。代码是用c++写的，没有bug，可以正常运行。非常试用于图像处理、编程爱好者。

能实现高密度人群的检测和人员的跟踪–基于背景差的运动目标检测、分割方法难以奏效 .利用Adaboost分类器在带状区域中检测行人头部 ，•柔性较好，针对不同的应用场景参数调整较少•实时性好，普通PC上实现30FPS的检测速度•统计准确率较高–密度低时能达到90%以上的准确率–密度高时能达到70%以上的准确率 

基于OpenGL和Delphi的3D三连棋，  这是本人学习OpenGl的第一个程序，多多指教。这是一个有趣的益智游戏，你的目标就是将同一条直线上的三个棋子连上。有电脑同你较量呦。游戏中按方向键可以调节视角，以便最佳地观察场景。这个游戏是公开源码的，你可以自由传播这份源码。

摄像机标定程序，opencv的摄像机标定，适应性广，可以用于广角摄像机的标定，标定时标定板的选择对于最终的标定结果影响较大，标定板角度应该与摄像机镜头有一定角度，方能保证标定结果的准确性。

这是一个关于图像匹配的代码，有sift，surf的 特征检测 ， 特征提取等，有它们的具体实现算法，很值得研究，也比较适合初学者

基于暗通道的图像去雾处理matlab 源码。有原作者的源码，和两种改进的方法。并提供测试图片。                                                        

函数代码 = huffman(p) 哈夫曼 %生成符号源变量长度的哈夫曼代码。 代码 %= HUFFMAN(P) 返回一个哈夫曼代码作为二进制字符串的单元格 %数组的代码输入的符号概率矢量体育在代码中的每个单词 %对应于其概率是在相应的指数符号 %的体育 % %检查输入的参数的合理性。 error(nargchk(1,1,nargin)) ； 如果 (ndims(p) ~ = 2) | |(min(size(p)) > 1) | |~isreal(p) | |~isnumeric(p) 错误 ("P 必须是一个实数值向量"） ； 结束 %全局变量生存所有递归函数 "makecode" 的 全局代码 CODE=cell(length(p),1) ；%Init 全球太阳能电池阵列 如果 length(p) > 1%时多个符号...... p = p/sum(p) ；%规范化输入的概率 s = reduce(p) ；%做哈夫曼源符号削减 makecode (s，[]) ；%以递归方式生成的代码 其他 代码 = {"1"};%其他、 微不足道的一个符号案例 ！ 结束 %……………………………………………………………….% 函数 s = reduce(p) ； %在 MATLAB 的单元格结构中通过创建一个哈夫曼源减少树 减少 %执行源符号减少，直到只有两个 剩余的 %符号。 s = cell(length(p),1) ； %生成符号节点 1 2、 3，开始树...到引用 %符号的概率。 为我 = 1:length(p) s {i} = i ； 结束 同时 numel(s) > 2 [p，我] = sort(p);%排序符号概率 p(2) = p(1) + p(2) ；%合并