lBP纹理提取源码

陈-尊为区域模型也是主动轮廓线模型自然图像进行分割。此程序提出由陈尊于 2001 年实施的高级别的图像分割算法。基于区域主动轮廓线模型是改进标准 snake 模型 Kass 等人提出。Kass et al 模型的主要限制是它利用梯度基于外部力量，以适合于所需的对象边界轮廓。如果梯度不是足够强大，这可能会导致树结构的结果。该模型利用 region 的属性，从而可以甚至为噪声的图像成功地工作。

Canny 边缘提取算法 WINDOS下实现 C++ 针对256色图像 可直接运行

针对camshift跟踪容易丢失目标问题，加入了kalman滤波来预测下一个可能存在的位置，跟踪丢失的几率降低。cam-shift算法的原型是mean-shift算法，后者的核心是沿某种函数的梯度方向迭代，之后根据迭代次数和误差阈值收敛于某一个范围，这个范围就是“要找”的区域。 这个函数是目标区域色彩直方图在当前关键帧的投影得到的图像，可以把这个图像理解成一种空间函数分布——色彩地形图。 cam-shift算法是对mean-shift算法的升级，可以进行窗口可变的迭代……cam-shift是一种基于密度函数迭代的跟踪算法，对运动不敏感，所以不能进行两帧之间目标的关联分析（这一部分要我们自己做）。而这个算法之所以能够用来跟踪，我认识是算法的前提假设，相连帧间目标的运动是微小的，即运动是近似连续的，这样密度函数是连续的，就可以沿梯度方向寻找局部最优值，这是这个局部最值就是目标区域。 cam-shift算法很容易跟丢，这是因为密度函数可能有多个峰，而梯度搜索很容易掉进局部最优值，而不能再到全局最优。多峰值的出现是因为背景的干扰。所以密度函数的选取，即目标特征的表示方式，是一个很重要的部分。

根据camshift的不足，利用kalman的优点，进行预测，之后凋用camshift，对目标进行跟踪，从而使得camshift的跟踪效果很好

这段代码被与人脸识别。假设如果我们想要认识脸等等和碱的纹理特征，我们可以提取的脸。所以这是脸识别代码。你必须要从中提取的面孔的输入的图像。在这主成分分析用来认识到脸。

资源描述数字图像形状进行匹配的一个程序，利用的是HU矩，在计算的时候求解的HU矩的第一阶矩和第二阶矩，一般只要形状不是太复杂，匹配度都可以很高

为了分析图像通常我们必须减少图像的大小，所以，我们可能会在一个特定的大小的框架中处理它。这种编程发展到 o 数字图像缩小通过减少从帧的像素的数目。

openmv下HAARD cascade二进制文件制作脚本。可以用来将训练的结果.xml文件转换为二进制文件。需要注意的是脚本需要在python2.7环境下使用，如果在python3下，可能因为numpy的版本过高而产生异常。压缩包中有一个cars.xml，以及转换为二进制后的文件cars.cascade.

此文件包括10多篇中国知网上关于红外图像与可见光图像融合算法研究的硕博论文，系统的介绍了图像处理的多种方法，对初学者有很大帮助