FPGA实现图像1/4 ~ 4倍的图像缩放，可选缩放区域

opencv 运动目标检测 帧差法 主要用帧差法将运动目标的轮廓进行提取，然后用矩形框将运动目标包围 ，再判定运动目标是否进入了所设置的警戒区域，从而进一步决定将运动目标包围的矩形框的颜色以区分是否进入警戒区域

使用opencv进行肤色分割，可以划分出完整手型，并可测量出手掌重心，还可以进行腐蚀和膨胀去噪点。学习opencv不可多得的例子

关于图像的对称的学习，使用的sift算法，有代码页有文章的介绍，很好用！

资源描述用网格法来追踪等值线，首先用差值法得到高程值，再追踪等值线，并画出等值线

graph-cut图像分割方法，其中含有相关文献以及源代码。该算法利用最大流最小割的方法寻找最优路径，最优路径是指边的权值的和是最小的，即要找到最短路径。

它是一个图像强度的直方图计算，通过计算具有什么强度级别的。强度级别从0到256

基于后方交会的程序代码。通过地面控制点坐标，以及控制点在航片上的坐标来结算航片的6个外方位元素。该程序具有运行良好，无错误，运行速度快的特点。

基于OPENCV的Retinex，代码简单实用，处理效果明显！处理低能见度，去雾效果特别好，在此基础上用户可以自己编写MSR，及MSRCR的算法，希望能对你有用

基于SVM（机器学习中的支持向量机）的分类样本训练，训练处模型（model），用model再对测试样本（test_sample）进行预测.

使用说明：第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。 首先，打开图像（256色） 再次，进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中该系统的识别率一般为90%另外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作。但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。步骤为：“256色位图转为灰度图”“灰度图二值化”“去噪”“倾斜校正”“分割”“标准化尺寸”“紧缩重排”另外注意，要识别的图片，要与win.dat、whi.dat位于同一目录。此两文件保存训练后网络的权值参数