深度学习，DBN网络训练

资源描述 实现了camshift对目标的动态跟踪

SFW信号，计算往返的最初时延，这段程序只画出两个频率点 第一个和第11个，将E_H_separate向量中加入高斯白噪声，10*3e5关于SHH的运算式每一行是每个脉冲（也即每个频点）对应的S混频，下变频。fftshift作用是将零频放在最中间 1*3e5矩阵

应用背景可应用于图像处理的图像分割部分，操作简单，只需在图像上标记你的分割区域，即同一区域画一条横线，该算法就会根据连通域和图像的边界线进行分割，分割成想要的几个区域，快速简捷，另外完全解读该图像，包括其位数，帧数等。分割后还可以进行区域标记，用于区分（如不同的颜色代表不同的区域）。关键技术 基于标记算法的分水岭分割算法，只需在图像上标记你的分割区域，，分割成期望的区域。 分割时可以把及其细致的差别也分离出来，对分割好的区域还能进行连通区域标记，可以对某一个部分进行单独处理，如红外仿真等。

结合Kinect v2.0+ VS2012+openCV2.4.9，将Kinect v2.0红外数据存到openCV2.4.9类型的图像函数格式（Mat image）中，并将获取的kinect v2.0infrared图像输出到文件夹里保存.这里涉及到Kinect v2.0的打开，infrared数据的获取，以及与openCV2.4.9相结合的数据格式，还有使用sprintf_s函数将图像保存到指定的文件夹下。

HOG_OpenCV_Single

人脸表情识别经典论文，代码。精心收集的资料，源码，及算法的分析。人脸表情识别经典论文，代码。精心收集的资料，源码，及算法的分析。人脸表情识别经典论文，代码。精心收集的资料，源码，及算法的分析。人脸表情识别经典论文，代码。精心收集的资料，源码，及算法的分析。

没有使用控件，直接控制USB摄像头，整个代码中没有使用任何控件，作者的VB功底厉害。好像是用以个纯粹的类完成的。

提出了一种新的适用于自主驾驶系统的车道线检测----基于改进最小二乘法拟合的车道线检测。算法首先将摄像头采集的一帧帧图像，截取感兴趣的下半部分进行灰度变换，得到灰度图像；其次采取高通滤波，小波变换，来进行边缘增强与检测；之后采取最小阀值二值化得到二值化图像,采用最小二乘法拟合车最后采用粒子滤波进行车道线的跟踪。实验表明，该算法简单、鲁棒性强,能准确地检测到车道标识线。

包含两个程序，程序1是实现HE的暗通道先验去雾的程序，程序2是实现清华大学俞晶的基于暗通道和双边滤波的图像去雾的程序，可以直观的比较两者的差别。

matlab练习程序（最小包围矩形）又是计算几何，我感觉最近对计算几何上瘾了。当然，工作上也会用一些，不过工作上一般直接调用boost的geometry库。上次写过最小包围圆，这次是最小包围矩形，要比最小包围圆复杂些。最小包围矩形可不一定是个直立的矩形，也可能像下图一样是倾斜的。求法如下：1.求多边形凸包，这里凸包直接调用系统函数了，细节可以 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