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数字图像处理

局部二值模式LBP（Local Binary Patterns）是一种从局部纹理定义中衍生出来的算法，所谓的纹理是图像分析中常用的鉴别特征，它所含有的信息能够表征物体表面的变化。自1996年Ojala 等人提出LBP算子以来，由于其优秀的分类特性和计算的简便性，使得其广泛的运用于图像检索、人脸分析和工业检测等领域。本资源是LBP人脸识别的实现代码。

opencv1.0+VC6.0/VS2010均可，通过摄像头获取的视频图像，并对其不同BRG三个通道分别做直方图统计，并分别画出其三个通道的直方图，具有一定的参考价值，可以为视频图像的后续处理做铺垫，欢迎大家一起学习交流。

数字水印技术是标记的一种隐蔽地嵌入在一个容忍噪音信号如音频或图像数据。它通常用于识别这种信号的版权的拥有权。"水印"是隐藏的载波信号; 数字信息的过程隐藏的信息应， 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

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摘要：故障诊断起着物理的重要作用 故障分析与产量的学习过程。随着数百亿 晶体管被集成在一个芯片上，多个故障可能 存在的。随着多个故障，故障屏蔽和加固效果 可能会出现。它们可能会导致基于单故障常规 诊断方法，如在一个时刻的单个位置（SLAT） 为无效。如果没有流行的SLAT方法失败 够SLAT图案可以由单个stuckat说明 故障。此外，一个真正的硅缺陷可能表现为不同 故障在不同的故障模式模型（DM），它可 无效使用单故障模型的方法SLAT 在所有失败的模式。在本文中，我们介绍的概念 故障元件，支持多种故障模型，并使用faultelement 图（FEG）考虑故障屏蔽和加固 多故障之间的影响。基于所有失败的FEGs 模式，最有可能的故障位置和故障的因素 被反复识别。同时，FEGs是迭代地 修剪跟踪的其余多个故障的影响，直到 所有的故障点被确定，所有的FEGs减少 为null。实验表明，该诊断 方法可以识别，即使在​​多个故障的位置 DM具有较高的诊断精度和分辨率。 关键词：故障诊断，故障元件，故障元件 图（FEG），多种故障模式，多重故障。

海康网络客户端示例，用delphi编写的实例，适用于海康编码卡 ds4000 四路编码或者8路编码

卡尔曼滤波，去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术, Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态. 由于, 它便于计算机编程实现, 并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理, Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法, 在通信, 导航, 制导与控制等多领域得到了较好的应用。

资源描述这个代码能够实现简单的1,2,3....10的手势识别，但是代码的识别率不是特别高。源码是我在网上下载，但是我自己编译时报错，发现源码中有一处细微错误。我自己更改后成功运行，但是代码本身算法不够好，精确度不高。

它包含将视频转换为yuv并使用h.264视频编解码器进行编码的过程。它将在单独的目录中生成一个yuv视频，并使用x264api对其进行编码。