运动目标检测追踪简单实现

应用背景基于肤色分割手势图像可以很大程度除去背景，但因为人脸也是肤色也能被检测出来，这里就要除掉人脸信息。只留下手势信息就行。关键技术通过先对视频帧得到每个像素的概率，从而获得概率似然图像，再对该图像进行阈值分割

如题所说，主要是FFmpeg的各个标准的编解码，可以用在window上的播放器等。如题所说，主要是FFmpeg的各个标准的编解码，可以用在window上的播放器等。

去噪声 任何边缘检测算法都不可能在未经处理的原始数据上很好地处理，所以第一步是对原始数据与高斯平滑模板作卷积，得到的图像与原始图像相比有些轻微的模糊（blurred）。这样，单独的一个像素噪声在经过高斯平滑的图像上变得几乎没有影响。 寻找图像中的亮度梯度 图像中的边缘可能会指向不同的方向，所以 Canny 算法使用 4 个 mask 检测水平、垂直以及对角线方向的边缘。原始图像与每个 mask 所作的卷积都存储起来。对于每个点我们都标识在这个点上的最大值以及生成的边缘的方向。这样我们就从原始图像生成了图像中每个点亮

l  跨浏览器，可兼容IE7--IE10， FireFox， Chrome， Opera等几大内核的浏览器，且不需要浏览器再加装任何控件。 l  多系统兼容性、可移植性:由于只包括前台UI,因此二次开发者可很方便将本插件用在任何一种需要流程图的B/S系统应用上，流程图的详细实现逻辑完全交于后台程序开发者自己实现;

尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

应用背景视频提取MV---ffmpeg视频提取MV---ffmpeg视频提取MV---ffmpeg视频提取MV---ffmpeg视频提取MV---ffmpeg视频提取MV---ffmpeg视频提取MV---ffmpeg视频提取MV---ffmpeg视频提取MV---ffmpeg视频提取MV---ffmpeg视频提取MV---ffmpeg视频提取MV---ffmpeg关键技术 ================================================================================= 运动估计 H264     视频协议 ============================================================================================

整个是一个粗糙的水彩化效果程序，通过若干种图像 运算算法得到，几何运算，代数运算，膨胀 扩散 求边缘等

评价图像分割的曲线PR曲线是现在主流标准，此代码划出的曲线十分直观，还有多个选项可以自定义。

能够打开双相机进行三维重建，重建速度不错，  Ÿ   Windows 7 64位旗舰版 Ÿ   OpenCV SVN （v2.4.9） Ÿ   x64 应用

应用背景基于C#实现数字水印工具 自己用C#语言实现了在图片上添加数字水印的功能，字符水印可以改变字体的大小、颜色、字体名和水印内容 关键技术基于C#提供的Image类，实现数字水印比较容易；这里强调的是如何做可release的一个工具。照片添加利用C#的FolderBrowserDialog类，可以方便地的读取图像文件。本文是基于目录添加照片，所以需要进行目录遍历。如果打开的是目录，还需要打开子目录读取照片；在本文实现中，只读取JPG文件，并且在添加前试着读一下，避免一些图片不能读取，影响后续操作的有效性。另外，从FolderBrowserDialog类得到路径后，不要忘记读取该目录下的文件，这是一个容易忽略的小问题，即get_file(fbdlg.SelectedPath)后再调用get_dir(fbdlg.SelectedPath)。