另一种方法将图像转换为 RGB

资源描述椭圆拟合（高斯分解和奇异值分解（很准确）两种）

%%我们创造了输入性否定了这个功能％这是一种线性变换％撰稿：Soheil Mohammadpour，26/01/2013，伊朗伊斯法罕％的电子邮件：soheilmpour@gmail.comCLC，全部清除，关闭所有;I = im2double（imread（"woman_darkhair.tif"））;图，imshow（I，[]）％，在下面的行，我们这个创造了性否定图像变换，我们让1->0％和0->1和0.50 - >0.5和...I2 =（Ⅰ-1）* - 1;图，imshow（I2，[]）;

毕设做的傅里叶梅林变换，现分享出来，可用于图像 平移/旋转/防缩 的图像配准校正。

与PCA算法降维。我们有一些照片，希望应用PCA算法他们减少维度。这是一个关于模式识别问题。

基于Bayesian框架的背景建模算法和相关论文，这中算法的性能要优于混合高斯建模和其它背景建模算法。可用于复杂背景下目标检测和跟踪。

应用背景vs2010+opencv2.4.8,人脸识别，ORL人脸数据库，里面有两个代码，LBP.cpp利用LBP方法先训练图像得到分类器（xml）然后测试待测样本。LBPload.cpp则直接可以用LBP.CPP生成好的分类器测试待测图片，比LBP.cpp快很多。关键技术用的是LBP算法，也可以换成pca和fish算法，只是LBP更快而且占得内存也小一些，里面也有测试时间。为了方便，我直接确定的测得是第13个人，可以修改的。里面的data文件夹里面的at.txt和待测图片路径记得按照你们的情况修改。

车辆检测： 1 识别车辆轮廓，并标识车辆轮廓 2 给出车辆的相对速度，经过测试，实际可用。

一个jpeg2000的实现代码，用c写的，经过小小的修改就可以直接使用。还没弄好图形界面，有空的亲可以亲自去弄弄吧

：kinect实例代码。可以实现获取和现实彩色图像信息、深度图像信息、骨骼识别还有声源位置。-kinect example code. You can access and real-color image, depth image information, bones identify the sound source position.

具箱包括34种数据降维技术，包括- Principal Component Analysis ("PCA") ---主成分分析- Linear Discriminant Analysis ("LDA") ---线性判别分析- Multidimensional scaling ("MDS") ---多维尺度分析这些可以通过compute_mapping函数或GUI调用：