傅里叶变换的动画

应用背景图片经过直方图均衡化后，像素将占有尽可能多的灰度级并且分布近似均匀，均衡化后的图片将具有较高的对比度和较大的动态范围。关键技术程序完全使用C语言编写，对直方图均衡化过程描述直接，使初学者对均衡化过程有一个直接的认识。均衡化前后图片的灰度直方图均以文件的形式保存，可以通过origin等绘图软件绘图。

应用背景使用VS+opencv 2.4.9中 进行运动物体跟踪时，现有的程序只是结合Camshift 程序而已，其缺点就是目标遇到遮挡的时候，容易丢失。为了解决这个问题，本人引入kalman知识，对目标运动进行实时预测，当目标遇到遮挡的时候，可以进行预测，这时候能提高鲁棒性。关键技术本文的Camshift + Kalman进行行人跟踪预测代码是基于opencv2.4.9进行编写的，可以直接拿来应用，非常方便。有兴趣的朋友，可以在本算法的基础上进一步进行优化。由于引入kalman知识，对目标运动进行实时预测，当目标遇到遮挡的时候，可以进行预测。

跟踪不同数量的非刚性物体有两个主要问题。首先，观测模型和目标分布可能是极度的非线性和非高斯性。其次，大量不同数量的对象的存在创造出带有重叠和模糊的复杂相互影响。为了克服这些困难，我们引入了一套能研究、检测、跟踪参与的对象的视觉系统。

通过2个picture控件，扑捉视频，达到拍照功能利用普通的简易摄像头，通过C#语言即可开发成简易视频程序。本实例利用市场上购买的普通摄像头，利用VFW技术，实现单路视频监控系统。运行程序，窗体中将显示舰体摄像头采集的视频信息

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

基于Opencv的车辆目标检测 ，实时性好，检测概率高，可广泛的应用于实际的项目中。提出了一种融合多种目标特征的单目视觉车辆检测与跟踪方法。首先,利用车辆尾部的结构对称性提取出感兴趣区域,减少搜索范围。再利用车辆底部的阴影特征,在感兴趣区域中搜寻车辆可能出现的位置,找出假设目标。然后,利用亮度和轮廓信息对假设目标进行对称性验证,排除虚假目标。

仿真获取四幅互差半个像素的低分辨率图像，利用反演解析算法重建出一副高分辨率图像，属于亚像元技术或者超分辨率技术。

学习数字信号处理时，基于时间的离散傅里叶变换和基于频率的离散傅里叶变换及其对应的逆变换，非常重要。下面程序实在VS的平台上运行的程序，希望对大家有用处。次程序集合了三个程序为一体，更简洁实用。

PixelFormat 对象定义给定格式像素数据的布局。

实现了基于opencv 的手写数字字符识别主要参照文章： http://blog.damiles.com/2008/11/basic-ocr-in-opencv/ 基本上就是按着人家的代码来配置的，完后小改动了几个参数，写了一个文档，方便大家学习吧。