下采样程序

应用背景粒子滤波算法是一个采用蒙特卡罗采样进行贝叶斯滤波的方法。这种方法有许多的用途，但它已经成为进行物体追踪最好的方法。从概念上讲，一个粒子滤波算法包含一个被监视系统的状态的概率分布。关键技术在本项目中，状态就是指被追踪物体的位置、大小等等。在许多情况下，非线性和非高斯型在物体的运动和相似性建模上会得到一个难以处理的滤波分布。粒子滤波采用将这个分布重新表示为一组加权值，或称为粒子的方法克服了这个困难。每个粒子表示一个可能的系统状态实例。换句话说，每个粒子描述了被追踪物体可能处于的一个方位。一个粒子集包含了被追踪物体最有可能处于的方位。因此，我们可以通过寻找在粒子滤波分布中最大的权重来确定物体最有可能处于的状态。

应用背景基于matlab的视频目标跟踪算法包括单高斯背景建模，可以在行人检测，目标跟踪、车辆检测等实际应用中用到关键技术这是视频目标跟踪算法的matlab仿真，非常值得学习，主要的算法有单高斯背景的建模算法、多高斯模型算法检测运动目标

基于ArcGIS Engine 开发的百度地图瓦片拼接程序，可支持一个文件夹中的所有瓦片拼接，也可支持某一个文件目录下的所有瓦片拼接，要求瓦片带有txt文件来保存四个角点的坐标。采用c#语言编写，代码注释清楚，界面美观，下载后可直接使用；本人原创，已经在实际项目中多次使用，程序稳定。

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应用背景我用opencv这个项目。但它不是相同的OpenCV的样本。关键技术本项目是卡尔曼跟踪源代码。卡尔曼滤波类似粒子跟踪。

资源描述自己早期学习opengl做的一个列子，对opengl入门学习很有帮助，里面包括配置好的环境库，也可以稍微改动将图像播放做成视频播放；值得进一步学习

可以用于将一幅彩色图像分成RGB三个通道，并把每个通道的灰度直方图表示出来，很直观的了解图像各通道灰度值的分布区域

在加工每一针前根据设定轨迹、运动参数、物料材质、当前加工位置等先用BP神经网络得到加工点粗略的变形量,对加工轨迹进行预补偿。加工时动态采集加工点的局部图像,经数字图像处理得到加工点实际坐标与设定坐标的偏差值,一方面将所得值作为神经网络的输出样本,结合相关参数对神经网络进行在线培训,另一方面将此偏差值与加工点设定坐标之和(即加工点实际坐标)用神经网络的输出进行预补偿,求出其与针头实际位置的差值作为PID控制器的输入,从而提高控制系统的动态特性,实现快速精确绗缝的自动化加工。

资源描述基于opencv的图像处理程序，利用了visual studio C++的平台

在比赛中通过固定于赛场上空的摄像头获取比赛中的视频图像，然后通过对视频的即时抓帧获取.BMP图像并储存在指定位置。通过基于图像处理的目标识别系统对指定位置图像进行读取显示，并通过一系列图像的处理：图像的二值化、图像的滤波、腐蚀膨胀，取得符合要求的清晰地目标二值化图片，然后通过数学计算取的目标中心的坐标。