MovingObjectTracking---ParticalFiltering

在监控场景中用kalman滤波对目标轨迹进行跟踪预测，kalman滤波的两大步骤是预测和更新，当场景中由于遮挡等原因目标跟踪丢失得到轨迹片段，用kalman对缺失的轨迹点进行预测，kalman两大假设前提是高斯、线性。对于非高斯非线性系统不适用，目标运动建模是满足匀速运动

应用背景帧差法是背景减图法中的一种，只不过是帧差法不需要建模，因为它的背景模型就是上一帧的图，所以速度非常快，另外帧差法对缓慢变换的光照不是很敏感，所以其用途还是有的，有不少学者对其做出了出色的改进。关键技术 连通域处理函数各参数说明： 参数mask_process:        表示的是需要进行连通域处理二值图像。 参数poly1_hull0:        表示轮廓边缘是否采用多边形拟合,如果该参数为1，则表示采用多边形拟合，否则采用凸包拟合。 参数perimScale:        是用来将那些小的轮廓去掉，那些小的轮廓时指它的周长小于(mask长+宽)/perimScale。当然你在其内部代码也可以该为面积来判断。 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

运用PCA算法进行人脸识别，对人脸图像具有非常好的鲁棒性，加快运算速度，提高识别精度，具有非常好的效果，可以直接运行。程序里有主程序和调用程序，可以用图片和摄像头两种方式进行人脸数据的收集及检测，还有已经训练完毕的人脸图像，都可以直接使用。希望大家多多下载！

 LPBYTE lpSrc;   // 指向原图像的指针   long i,j;   //循环变量   int gray[256]; // 灰度计数  BYTE pixel; //像素值  LPBYTE lpDIBBits=m_pDib->GetData();//找到原图像的起始位置  LONG lWidth=m_pDib->GetWidth();    //获得原图像的宽度  LONG lHeight=m_pDib->GetHeight();  //获得原图像的高度  // 灰度计数变量初始化  memset(gray,0,sizeof(gray));  //逐个扫面图像中的像素点,进行灰度计数统计  for(j = 0; j

在此基本瓮模型中概率理论骨灰瓮包含x白和 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

通过打开摄像头或者视频进行图像处理。主要通过图片相减，来实现运动物体的跟踪。具体实现方法如下：逐帧读取视频（从摄像头或者文件中抓取并返回一帧），创建首地址并分配存储空间、创建矩阵、转化成单通道图像再处理，高斯滤波先，以平滑图像、当前帧跟背景图相减、二值化前景图。。。。。。。。。。

本源代码完全由本人编写并测试通过，保证可用。 可以将24位位图格式转换成16位的位图格式。 输入图片为24位位图格式，输出文件格式可以是16位位图格式。 输出格式可以是RGB555，也可以是RGB565格式。

在这项工作被认为是索贝尔，是一个受欢迎的边缘检测方法。存在edge.m 这是在图像工具箱中的函数。在边缘函数中，Sobel 方法使用导数近似查找边缘。因此，它返回在这些点的边缘在那里考虑图像的梯度是最高的。水平和垂直渐变 索贝尔方法已被广泛应用在其尺寸是 3 × 3 的矩阵边缘检测操作。在这项工作，建立函数来查找边缘用，其尺寸都是 5 × 5 在 matlab 中的矩阵。

应用背景本科毕业设计，题目为 《基于深度学习的车辆识别系统》。本代码为对图片的批量处理，将图片用opencv转换为文本数据形式。关键技术对图片进行批量转换，由于深度学习模式是对向量进行学习，本处代码主要为将指定文件夹内的图片全部转换为0~255间的数字组成的向量，并存到文本中

人脸检测，包括眼睛检测及嘴巴检测，但嘴巴检测尚不稳定，检测方法利用opencv自带级联分类器，检测结果以矩形框形式表示。