手指计数

特征匹配，功能分离，特征提取，用于运动检测和人脸识别，它有助于使 stegeno graphhy

这是实现ufc算法的源代码，实现图像的聚类，通过将相似的部分聚类，得到图像的边缘，供大家学习，希望会有所帮助

Matlab 的 SAR 图像去噪功能损坏由乘性相干斑噪声中描述的技术"非局部的 SAR 图像去噪算法基于 LLMMSE 小波收缩"，由美国 Parrilli M.Poderico、 简历安杰、 IEEE 货运上地球科学与遥感、 第 50 卷，第 2 页 606-616，L.Verdoliva 写的 2012年。

BC6HBC7 编码器解码器示例更新

图像LBP特征提取，适合初学者用来提取图像的local binary pattern特征，较详细的代码，可用于特征检测，目标识别，人脸识别等应用中

OpenCV中的Gabor小波程序，包括.c和.h文件，对图像进行多方向、多尺度滤波。把以上文件添加到工程中，调用cvGabor()函数，实现滤波，函数内参数有说明，具体看源文件内部。

C语言实现，快速傅里叶对于非标准图像处理有欠缺，快速傅里叶的输入最好为标准图像大小，否则逆变换后原图会出现模糊，该源码中包含基本的dft变换，速度很慢，但处理任何图都可以。

应用背景粒子滤波算法是一个采用蒙特卡罗采样进行贝叶斯滤波的方法。这种方法有许多的用途，但它已经成为进行物体追踪最好的方法。从概念上讲，一个粒子滤波算法包含一个被监视系统的状态的概率分布。关键技术在本项目中，状态就是指被追踪物体的位置、大小等等。在许多情况下，非线性和非高斯型在物体的运动和相似性建模上会得到一个难以处理的滤波分布。粒子滤波采用将这个分布重新表示为一组加权值，或称为粒子的方法克服了这个困难。每个粒子表示一个可能的系统状态实例。换句话说，每个粒子描述了被追踪物体可能处于的一个方位。一个粒子集包含了被追踪物体最有可能处于的方位。因此，我们可以通过寻找在粒子滤波分布中最大的权重来确定物体最有可能处于的状态。

资源描述基于opencv的图像处理程序，利用了visual studio C++的平台

自己编写的jpg和bmp之间格式互转的源码，使用C++实现，并对功能函数进行了封装，共同交流，希望能帮到大家。用C#进行了测试，完美转换