多目标跟踪，opencv+vs

改进自适应交叉和变异概率 在遗传算法中，通过交叉操作和变异操作使一对相互配合又相互竞争的算子的搜索能力得到飞速提高。交叉操作作用是组合交叉两个个体中有价值的信息产生新的后代，它在群体进化期间大大加快了搜索速度；变异操作的作用是保持群体中基因的多样性。为了加快收敛速度和全局搜索性能，在遗传算法计算的过程中，根据个体的情况，自适应的改变两者的概率，将进化的过程分为渐进和突变两个不同阶段。在Srinvivas等提出的自适应基本遗传算法中，交叉概率和变异概率能够随适应度自动调整，在保持群体多样性的同时保证了遗传算法的收敛性。

应用背景主要用于单目标跟踪，基于HSV颜色空间，对亮度的变化敏感度较低。关键技术改善了基于RGB色彩空间的粒子滤波的单目标跟踪。全部代码有注释，通俗易懂。

应用背景你可能有你的运动视频。这个程序检测接头用彩色标记和计算角度从肩肘>；>；手腕。和它的速度。你可以看到只有骨骼或全视频。你可以控制播放速度，并看到标记帧的帧。你可以拍一个跟踪标记的快照，或者可以用跟踪标记和角度来渲染整个视频。关键技术利用OpenCV跟踪颜色。（蓝色，红色，绿色，深绿色）。基于OpenCV的视频渲染。用opencv绘制文本。使用Qt库。

生成具有真实感的图形，在给定视点和视线方向后，决定场景中哪些物体的表面是可见的，哪些是被遮挡不可见的，在成运行结果中，可以旋转物体观察效果

应用背景程序是在充分理解bmp图片数据格式基础上编写的，bmp图片是数字图像处理较基本的操作对象。程序设计较合理，使用简便，欢迎大家对程序提出有益意见并批评指正。关键技术 程序可以对24或者32位彩色bmp图片进行灰度化处理，程序整合了3种简单的灰度化算法，程序简单实用，是以后深入学习数字图像处理的基础。

openCV实现的简单花卉的图像分割代码，通过最大类间方差法求得阈值对图像二值化，求得最大连通分量，得到前景和背景，对前景图像进行分割

可以读取.mha、.mhd、.raw等格式的三维图像数据，并且通过vtk交互显示，如volview的显示xyz三轴的图像切面，并且具有volview中斜探头的功能，显示三维图像中任意切面的图像

图像的仿射变换，共包括4个文件，全都是matlab文件，分别为affine.m,grad.m,wrap.m,paremetric.m：，对于图像仿射变换以及图像的超分辨率重构非常有帮助。-

这个程序用来计算图像的离散余弦变换。用于执行离散余弦变换的方法是常规行-列。离散余弦变换是图像处理 trnasform 有权从空间域向频率域图像中非常重要的。程序注释将帮助您了解该过程。

图像处理 DCT 变换 水印，matlab代码，包含很多算法的原始代码，可以直接运行。图像处理 DCT 变换 水印，matlab代码，包含很多算法的原始代码，可以直接运行。