蚁群模拟

运用6种算法进行肤色分割，基于opencv1.0+VC6.0，包括RGB、GB，HSV、Otsu、YCbcr，效果很好，而且都是写成子函数的形式，调用方便。稍微修改下参数就能在环境中很好地检测手势和脸部区域。

Snake模型称为动态轮廓模型（Active Contour  Model）是Kass与1987年提出的，它对于在噪声和对比度不敏感，能将目标从复杂背景中分割出来，并能有效的跟踪目标的形变和非刚体的复杂运动而被广泛用于图像分割和物体跟踪等图像处理领域。Snake主要原理是先提供待分割图像的一个初始轮廓的位置，并对其定义个能量函数，是轮廓沿能量降低的方向靠近。当能量函数达到最小的时候，提供的初始轮廓收敛到图形中目标的真实轮廓。Snake能量函数是有内部能量函数和外部能量函数组成，内部能量控制轮廓的平滑性和连续性，外部能量由图像能量和约束能量组成，控制轮廓向着实际轮廓收敛，其中约束能量可根据具体的对象形态定义，使得snake具有很大的灵活性。Snake模型发展10多年来，许多学者对于经典的snake模型做了改进，提出各种改进的snake模型，其中梯度矢量流（Gradient Vector  Flow,GVF）模型扩大了经典snake的外力作用范围，加强了对目标凹轮廓边缘的吸引力，提高了传统的snake模型。文件中包含snake数学模型介绍的论文以及实现算法的代码，对学习该算法的科研人员会有帮助

harris角点检测源代码，简洁高效，通俗易懂，可以有效检测出图像的角点，并提供了一个画圆的程序，用于在图像上圈出角点。 使用格式为[cnt,posr,posc] = get_harris(img,k,t)  其中img为需要检测的图像，k，t分别为该角点检测的参数。输出cnt为角点数目，posr,posc为各个角点的位置。

计算机视觉在很多方面是终极的传感器，和有无穷无尽的潜在应用到机器人。 手跟踪基于颜色的识别。由取样颜色从手因此初始化程序。手然后提取背景采用阈值采用的取样的颜色配置文件。在配置文件中的每种颜色产生所有反过来累加在一起的图像。非线性中值滤波然后应用得到平稳，噪声免费的二进制表示形式的手。属性确定凸性缺陷是否要被解雇是从缺陷去邻近的凸多边形顶点的线之间的夹角. 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

这是一个Matlab实现的隐马尔科夫树模型，用于计算图像的Contourlet系数。程序同时还包括图像去噪、纹理恢复的应用模型 .

ATmega16 单片机驱动240X120的屏幕，液晶屏分为4 行*15列汉字使用间接操作方式，做的农历显示界面，可以参考内容和移值，

特征选择也叫特征子集选择 ( FSS , Feature Subset Selection ) 。是指从已有的M个特征(Feature)中选择N个特征使得系统的特定指标最优化。向后搜索（ SBS , Sequential Backward Selection ）：从特征全集O开始，每次从特征集O中剔除一个特征x，使得剔除特征x后评价函数值达到最优。向前搜索（ SFS , Sequential Forward Selection ）：特征子集X从空集开始，每次选择一个特征x加入特征子集X，使得特征函数J( X)最优。简单说就是，每次都选择一个使得评价函数的取值达到最优的特征加入，其实就是一种简单的贪心算法。

K均值图像分割，读入彩色图片，输出区域分割后的图片-K-means image segmentation, read full-color photographs, the output image after the region segmentation

本文采用camshift和kalman.的算法 ，可以实现单目标的跟踪。需要采用鼠标选取跟踪区域，希望对大家有一定的帮助

图像分割。用于测量分割图像的性能。这里给出了MD、PSNR等指标。