手势检测

影像的任意角度旋轉. 影像旋轉任意角度：. 旋轉 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

基于MFC的贪吃蛇游戏，很好的运用的MFC的画图原理，同时使用双缓存机制防止界面刷新闪烁的为题

此代码用于提取指纹的确切特征。从这段代码，我们可以得到的分岔和终止脊与这个我们可以使用此方法验证的目的。

在这个项目中，使用 opencv 和 visual studio 应用基于颜色的检测。它可以用于检测任何你想要的颜色。享受吧 ！

在场景图像上通过模板匹配技术，找到与之匹配的精确定位位置，程序中对于每个模板分别给出了最后的目标定位位置坐标，默认左下角的坐标为（0,0），得到偏差

基于Kinect的信息采集系统，以采集衣服的信息为例。记录每件实物的图像信息和对应的深度信息，并且将他们一一对应的储存起来。图像信息是BGR图，并且采用了无损压缩的png格式，深度信息以灰度图png格式存储。除此之外，系统还可以记录材质，颜色，形状，类型，风格，等其他的信息。这些信息保存在Data文件夹中，以csv格式保存。图像信息保存在Images文件夹中，深度信息保存在Depth文件夹中。

在matlab中，设置当前的目录为工作目录，在命令行中输入fpextractdemo，即可运行程序。系统设计好了，图片可以换。

小波变换的边缘检测是图像处理算法的重要组成部分。您可以手动选择你的形象，并运行该程序

vc 截图源码 我擦这DLL不知道哪个SB写的,有BUG(new后没见delete). 网上说是开源的，但是找不到源码，只好自己动手撸了一份........... 这里面的6K dll是原版DLL,有兴趣的自己撸. 虽然很简单，但是好久都没撸过别人的程序了,就快没手感了~~~~

应用背景 SIFT算法是D.G.Lowe[40]于1999年提出的，SIFT算法可分为两个部分：第一部分是生成SIFT特征，即SIFT特征向量提取过程；第二部分是通过对提取的SIFT特征进行匹配。 特征点描述子生成：计算每个4x4小块上8个方向的梯度方向直方图，并为每个梯度方向做一个累加值，得到一个种子点，如图3.5右图所示。图中每个特征点是由2x2个种子点构成，则每个种子点都具有8个方向的向量信息。为增强SIFT特征匹配的稳定性，每个特征点都通过4x4个种子点来加以描述，这就使得每个特征点都能够生成128个数据，进而形成4x4x8=128维的SIFT特征向量，其中4x4表示16个种子区域，8表示区域的8个方向。  关键技术（1）SIFT算法是一种基于图像局部特征提取的方法，SIFT特征具有尺度缩放不变性、旋转不变性，对视角变化、光照变化、物体运动、噪声也具有良好的稳定性。  （2）高速性，优化的SIFT算法可满足实时性需求。 （3）多量性，SIFT算法可以提取大量的特征点。 （4）可扩展性，SIFT算法可与其他算法相结合。 （5）独特性好、信息量丰富，匹配快速、准确。  经过第一阶段SIFT特征向量生成，第二阶段就是对提取的特征向量进行匹配。其特征点匹配步骤为：假设两幅待匹配的图像分别为S、T，分别从两幅图中提取SIFT特征点。