混合高斯模型用于背景减除，目标识别。

该程序是针对大屏幕、高分辨率多投影显示系统中存在的多投影重叠区域出现高亮度现象进行亮度融合处理，里面根据不同投影机的编号及重叠区域的分布分别提供了不同的计算方法，计算方法主要分三个部分（投影机的位置、亮度衰减方向和选用的亮度衰减函数）。其中投影机的位置分为左投影机、右投影机和中间投影机；亮度衰减方向分为水平方向和非水平方向；衰减函数分为线性衰减和二次拟合衰减函数。

这个工具箱包括以下融合方法: 线性方法 线性叠加 pca加权叠加 非线性方法 选择最小值 选择最大值 多分辨率方法 拉普拉斯金字塔 fsd金字塔 比率金字塔 对比度金字塔 梯度金字塔 使用DBSS dwt(2,2)小波 sidwt使用哈尔小波 形态金字塔 这个函数是伴随着一个图形用户界面,允许图像i / o和交互式选择所有相关参数

计算机 c + + 程序能够绘制输入图像的直方图，通过结合空间增强方法用于图像处理的直方图均衡、 图像增强。包括拉普拉斯算符，sobel 梯度、 幂律和平滑滤波。这都实现在 image.cpp.The 用户可以使用它根据他们的要求。

基于opencv的图像检索系统，输入待检索图像后，选择检索库路径并选择检索方式：基于颜色特征、基于形状特征或者基于颜色和形状综合特征点击【开始检索】按钮即可得到检索结果。

这是OpenCV中将IplImage格式的图像在MFC上显示用的类，比OpenCV中的CImage的兼容性更高，代码中带有详细的注释，自己可以看注释轻松的完成在MFC上显示IplImage图像的程序

单摄像机校准源

应用背景人脸检测技术是一种在数字图像中识别人脸的计算机技术。它可以检测到人的面孔，然后可用于识别特定的脸。这项技术目前正被用于各种各样的应用中。请检查我的代码关键技术用emgu haarcascade CV。 ；emgu CV  ；是一个跨平台的。净包装的OpenCV图像处理库。允许OpenCV函数被调用。网兼容的语言如C #，VB，VC + +，IronPython等的包装可以编译在单声道和运行在Windows，Linux，MAC OS X，iPhone，ipad和Android设备。

isodata是一种非监督分类，又叫迭代自组织分析，通过设定初始参数而引入人机对话环节，并使用归并与分裂的机制，当某两类聚类中心距离小于某一阈值时，将它们合并为一类，当某类标准差大于某一阈值或其样本数目超过某一阈值时，将其分为两类。在某类样本数目少于某阈值时，需将其取消。如此，根据初始聚类中心和设定的类别数目等参数迭代，最终得到一个比较理想的分类结果。这里是它的的matlab程序，套用性强，容易移植

面向梯度直方图可以用于图像中目标检测。特别是，他们被用作行人检测"使用面向梯度直方图的行人检测"一文中介绍 Dalal 和 Triggs。Matlab 程序代码计算猪以详尽的方式，如本文所述。训练分类和检测对象/非对象区域，然后可以使用说明符。

magnify.m实现了对Matlab绘制的图像的局部放大，即呈现子图，以显示局部细节。使用方法：将本函数拷贝到matlab工作目录下， 直接调用即可。简单实用。固化后可以用tools>edit plot移动小图，能选取多个局部图，这个方法不错。 用法：打开figure图，输入magnify，左键动态选取查看，ctrl+左键固化，也可右键固化， ‘’缩放方法范围，‘+’和‘-’缩放放大比例