opencv中摄像头的调取与图像的处理

对一副彩色图像进行直方图均衡化，达到图像彩色增强的效果，对原图像分三个通道，分别对三通道进行增强处理，最后再合成新的增强的图像，增强效果明显。

资源描述椭圆拟合（高斯分解和奇异值分解（很准确）两种）

自己写的用opencv实现切割保存图像中感兴趣区域函数，可以在添加代码后直接调用函数实现切割

一款开源的完整矢量绘图控件源码,支持直线、弧线、矩形、圆角矩形、椭圆、多边形、星形、文本和图片等的绘制，支持旋转、缩放、选择、排列等操作，总的说来功能还是不错的！其实如果稍微懂点计算机图形学的知识要做出比这个还要完善的矢量绘图软件应该是没有问题的。       个人认为，VB6本身对于绘图的支持是非常弱的，因此一般直接通过其内置方法实现的绘图效率都成很大的问题。解决方法之一是采用Windows API来进行底层GDI的绘制，更好的方法是采用GDI+来绘图，这样效果会更好。

CSS3 和 jQuery 漂亮悬停效果 将在下面的每个图像中光标悬停。请注意是否您正在使用 IE-你不看到其余的应有的风格缺乏 CSS3 属性支持。

这个项目是基于他们的颜色......特别红的跟踪对象的 matlab 程序代码......你可以改变一些参数来更改跟踪的颜色

针对camshift跟踪容易丢失目标问题，加入了kalman滤波来预测下一个可能存在的位置，跟踪丢失的几率降低。cam-shift算法的原型是mean-shift算法，后者的核心是沿某种函数的梯度方向迭代，之后根据迭代次数和误差阈值收敛于某一个范围，这个范围就是“要找”的区域。 这个函数是目标区域色彩直方图在当前关键帧的投影得到的图像，可以把这个图像理解成一种空间函数分布——色彩地形图。 cam-shift算法是对mean-shift算法的升级，可以进行窗口可变的迭代……cam-shift是一种基于密度函数迭代的跟踪算法，对运动不敏感，所以不能进行两帧之间目标的关联分析（这一部分要我们自己做）。而这个算法之所以能够用来跟踪，我认识是算法的前提假设，相连帧间目标的运动是微小的，即运动是近似连续的，这样密度函数是连续的，就可以沿梯度方向寻找局部最优值，这是这个局部最值就是目标区域。 cam-shift算法很容易跟丢，这是因为密度函数可能有多个峰，而梯度搜索很容易掉进局部最优值，而不能再到全局最优。多峰值的出现是因为背景的干扰。所以密度函数的选取，即目标特征的表示方式，是一个很重要的部分。

一种快速的基于图像分块字典学习算法对图像处理包含不同的图像处理逆问题求解 包含图像去噪， 图像去模型，图像填充等方面的应用

指纹识别包括指纹预处理，指纹特征提取，指纹特征匹配，每一步骤的都有相应的算法。本源码包提供的是指纹预处理部分的指纹细化部分的代码

实习说明 本实习将在所学数字图像处理理论的基础上进行实践教学，分为两个部分:（一）基础实习，要求学生必做；（二）综合性实习，学生可以自主选择其中的某一单元进行训练。 实习项目及时间分配 （一）基础实习（必做）：位图文件读取、显示和存储 1、学时分配：1周