图像融合工具箱

这个MATLAB代码是关于KNN算法。在这段代码中使用的图像是在图片文件夹使用的每一个机构。

应用背景如果有不含前景物体的背景图片，提取前景的工作相对容易，只需要比对当前帧和背景图片的不同，调用函数absdiff实现。但是大多数情况，获得背景图片是不可能的，比如在复杂的场景下，或者有光线条件的变化。因此，就需要动态的变换背景。关键技术对于第一帧出现前景的情况，由于后续更新背景都是对前景mask后对背景进行更新的，所以第一帧的前景部分对背景的影响因子很难被更新掉。这里提出一种改进的办法——混合高斯模型。可以使一个像素具有更多的信息，这样可以有效的减少类似树叶的不停飘动，水波的不停荡漾这种对前景的干扰。这个精密的算法比之前我所介绍的简单方法要复杂很多，不易实现。还好，OpenCV已经为我们做好了相关工作，将其封装在类BackgroundSubtractorMOG，使用起来非常方便。

是一个很好的基于块匹配的配准算法，可以进行精确的运动估计，可以运行出好的结果

从摄像头获取一帧帧图像，经过一些初步处理，包括图像的二值化，灰度化，形态学滤波，图像腐蚀，图像膨胀等方法完成对获得图像的初步处理，然后利用opencv库中的霍夫圆识别算法，识别灰度图像中的圆并实时显示在摄像头画面中。运行环境：win7，vs2010，opencv2.4.3

组态软件开源代码，完整代码，可运行。

opencv 2.4如何读取摄像头的操作，代码很简单，进行了简单的canny处理；

clear,clc,close all; % compute the background image Imzero = zeros(240,360,3); video=aviread("SampleVideo.avi"); Im = double(cat(4,video(1:2:end).cdata))/255;     clear video % Convert to RGB to GRAY SCALE image. nFrames = size(Im,4); Imzero  = Im(:,:,:,1); for i = 2:5 Imzero = Im(:,:,:,i)+Imzero; end Imback = Imzero

这是个人编写的图像检索小程序，请多指教。使用HSV算话和图像检索算法来，基于C语言基础上实现的图像检索程序。 不是很专业的，请参考后给个评价，谢谢。

这些代码被用来实现粒子滤波基于视觉对象跟踪（PF），卡尔曼粒子滤波基于视觉对象跟踪，无味粒子滤波基于视觉对象跟踪。其耐用性远远超出了传统的视觉对象的跟踪算法，如均值漂移（均值漂移）和CamShiftThe码KPF和UPF的视觉目标跟踪耗费了巨大的精力，而你找不到任何相关的算法代码互联网！我们的研究小组已经优化了这些代码和应用他们开发的主动视觉目标跟踪的平台。现在，我分享他们给你，希望你爱他们！

使用Opencv库在VC++平台下开发的基于视频人脸检测和跟踪。人脸检测使用的方法是肤色分割和Gentle Adaboost算法。人脸跟踪采用的是Camshift算法和卡尔曼滤波算法。能得到好的处理结果。