这个项目将视频分成基于场景的数量连续两帧之间的运动

我的任务是要熟悉图像和网格分割算法，使用代数拓扑。代数拓扑检查空间的拓扑由学习抽象的代数结构，而莫尔斯理论建构的空间顺序，注意到其拓扑结构的变化。坚持理论是什么使这些定量的方法之间的连接，通过将分配给每个拓扑功能其生命周期中由一步一步建筑空间。这种理论能够通过基于分水岭的方法主要被用于分割的目的。本质上，流域程序认为图像或网格被水淹了水，与湖泊沉积盆地新兴地形景观。随着水平的上升，从相邻盆地水域满足沿分水岭线，成型段边界。这通常会导致 oversegmentation，所以合并迈出的一步是必要的对于我们可以使用持久性理论。考虑的算法基于聚类的过程，由弗雷德里克 ·那个开发。人的 INRIA 沙克雷，法国 ；其中建立流域的方法，在附近区域图，并合并段鞍点的基础相应的地方 extrememum 与鞍点，即坚持的高度差异将召开会议。在灰度图像、 位图自己或它的梯度给出了图，而彩色图像映射到颜色空间，在哪里我们寻找的盆地中的点云密度极大的吸引力。三角网格模型通常要分割的一些近似的曲率。根据项目建议书只实现了图像的分割算法，在 c + + 语言。在灰度案例中，我得到有用的结果为合成和一些简单的自然图像。对于彩色图像，我是能够有效地再现的原创文章，结果，但该算法很难调，和性能优化是必要的为实际使用。三角网格模型，为我考虑过各种签名功能和基于持久性的分割算法，以及前瞻性的执行有关的潜在问题。

简单的数字识别

把24位的图片转换为8位的灰度图,C++程序，把真彩图转换为256

本算法是基于图像块的全局运动估计，利用全搜索算法，三步搜索法实现全局运动估计，估计给出不同的矢量运动图像，经过补偿后的图像，并给出原来两帧图像之间的帧差与补偿后的帧差，计算出图像的PSNR！

可以进行遥感影像处理，包括生成黑白、彩色直方图，并可以对影像进行指数、伽马、对数、扩展校正

运用hog特征提取算法提取物体的特征然后运用svm分类器进行分类。里面有详细的步骤，几乎每行都有代码注释，方便看，且思路清晰，经本人调试后运行成功。

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Sobel 算子，有时被称为索贝尔过滤，用于图像处理和计算机视觉，尤其是在边缘检测算法，并创建图像，强调边缘和转换

必须需要用到的of自带的addons包括：ofxThreadedImageLoaderofxXmlSettingofxGui额外的addon是ofxUI可以自行到www.github.com下载在创建工程是需要添加这些addons。若创建是没有添加，也可手动将其所有源码文件添加到自己的工程中去。在ksApp中增加了大量注释，并修正了一些错误增加了类ks::ZhangSan1111: 用于示例如何写出简单的作业增加了类ks::TirSrcDemo: 用于示例如何构造出具有三个数据源接口的万花筒

基于视频的目标跟踪 ，在opencv2.4.8和vs2010开发，基于camshift算法，需要手动鼠标选取跟踪物体