基于图割的图像分割源代码

粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods)，它是利用粒子集来表示概率， 可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样 法(Sequential Importance Sampling)。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行 近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。这里的样本即指粒子,当样本数量N→∝时可以逼近任何形式 的概率密度分布。

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。

此代码提供了通过执行各种图像处理技术对图像的自动代码检测。 它的段使用基于颜色分割技术的井喷控制单元格。 此代码是在 Matlab 中并

这是对图像中的人脸提取其中的LBP特征，用到了OpenCV中的图像的类型IplImage，将图像中的人脸的纹理提取出来，这样便可以消除光照对人脸图像的影响，对于图像中的有用的信息表示为1，其他表示为0，这样就可以将lbp特征显示出来

On this site you can: visualize Gabor functions, use a Gabor filter for edge detection and extraction of texture features, simulate simple and complex cells (visual cortex), simulate non-classical receptive field inhibition or surround suppression and use it for object contour detection, and explain certain visual perception effects. 

vc++中CImage类的使用说明，超级详细，功能强大

对源图像指定区域（通过矩形的左上角和右下角的坐标点指定）使用最小误差最佳阈值法，通过迭代获得该区域的最佳阈值。

应用背景 视频捕捉的对象中，背景通常保持不变。一般分析中关注移动的前景物体，威力提取出前景物体，需要建立背景的模型，将模型和当前帧进行比对检测前景物体。前景提取应用非常广泛，特别是在智能监控领域中。 关键技术 具体的实现过程主要分为两部分：一部分是调用absdiff函数找出当前图片和背景图片的区别，这之中使用了threshold函数去除为前景，当前图片像素与背景图片像素变化超过一定阈值的时候才认定其为前景；另一个工作是更新背景图片，调用函数accumulateWeighted，根据权重参数可以调整背景更新的速度，将当前图片更新到背景中，这里巧妙利用得到的前景提取结果作为mask，在更新背景图片的过程中避免了前景的干扰。

通过直方图比较进行模板匹配，从若干张图片中检索出相似图片，得到匹配系数，具有一定的可用性，在opencv1.0+VC6.0/VS2010平台皆可使用。我目前在做基于直方图匹配的跟踪，欢迎各位下载，一起学习交流。

图像变形，通过调节控制点来扭曲图像达到需要的效果，有2中变形方式，自由变形，梯形变形，垂直变形，运用cinder开源框架编写，具有很强的扩展性