多目标跟踪，opencv+vs

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仿真获取四幅互差半个像素的低分辨率图像，利用反演解析算法重建出一副高分辨率图像，属于亚像元技术或者超分辨率技术。

基于camshift(meanshift)的视频运动目标跟踪算法，在VS平台下编写，使用了OPENCV库，基于HSV颜色空间的处理。使用方便，跟踪效果好，显示背景、前景、统计目标颜色直方图。

应用背景基于肤色分割手势图像可以很大程度除去背景，但因为人脸也是肤色也能被检测出来，这里就要除掉人脸信息。只留下手势信息就行。关键技术通过先对视频帧得到每个像素的概率，从而获得概率似然图像，再对该图像进行阈值分割

它可以用于读取 *.dcm filesit 可以得到图像的 withd，高度，和像素 lengthit 也可以读取 JPEG 文件

计算 2 图像之间的单应矩阵。 使用 Homorgraphy 矩阵创建全景图像。

ViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法，效果优于所熟知的几种算法，对硬件内存占用也少，很简单

实现图像处理中的radon变换，可直接编译运行，用来检测直线，目标的矫正提供参考。

BERNSEN localthresholding %。%Bw = BERNSEN(IMAGE) 执行的一个二维 localthresholding%阵列图像的 Bernsen"sthresholding。该方法使用%用户提供对比阈值。如果是局部对比度 （最大-最小）%高于或者等于 contrastthreshold，阈值设置为%本地 midgrey 值 （平均最低限度和最大灰度值在%本地窗口）。如果 localcontrast 是下面的对比%阈值附近被认为仅由一个类组成%和像素设置为根据的值对象 orbackground%midgrey。%%Bw = BERNSEN （图像、 [M N]，CONTRAST_THRESHOLD、 填充） 执行本地奇数 %阈值值 M 由 Nneighbourhood （默认值为 3，3）。默认值 forCONTRAST_THRESHOLD %都是 15。处理边界使用 PADARRAY 选项 （默认值是之一填充图像 %像素为单位）%"replicate"）。%

SVM支持向量机，实现SVM原理，用来分类的程序，此程序功能是对测试样本进行预测，属于图像处理image processing中的分类classification问题。