cpp quadtree

通过QT和opencv,在window下使用混合高斯模型读取本地视频，使用高斯混合模型进行背景建模。在新的opencv2.31中的混合高斯混合模型中集成了阴影处理。

在用稀疏表示做图像去噪、去模糊、恢复、修复时通常需要用到表示系数的求解，而OMP是最常用的经典解法之一。

应用背景kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。聚类，简单地说就是把相似的东西分到一组，同 Classification (分类)不同，对于一个 classifier ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做 supervised learning (监督学习)，而在聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似 度就可以开始工作了，因此 clustering 通常并不需要使用训练数据进行学习，这在 Machine Learning 中被称作 unsupervised learning (无监督学习)。关键技术kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。

对于人脸检测的人脸样本准备，通常需要手工从图像中截取人脸区域，为了程序鲁棒性的考虑，生成的人脸样本需要还要有一定角度的旋转；对基于统计训练的图像自动标定（image alignment，比如Active shape model 或Active appearance model）方法来说，第一步工作就是手工在图上把物体轮廓标出来，这些点一般称为landmark。 程序就主要完成这两个功能： 1.先准备个标准形状做参考，比如从论文里找这样一张图，用ginput按顺序选68个点（68个点的定义见CMU那帮人的论文，文

这是用于文档图像分割的代码，用于从已降级的文档图像中分割前景文本。

该代码为将视频转为图像，再将图像转为视频，使用opencv进行编写，在vs2010配置opencv2.4.8上运行成功，生成的视频名为out.avi，根据代码可以改变其帧率

资源描述神经网络过程，主要使用的是BP神经网络模型实现图像压缩！！！其中包括图像压缩和图像重建过程。对学习图像压缩的盆友有帮助

附件包含各种不同的图像去雾代码，暗原色去雾，SSR，MSR，MSRCR，Tara去雾，双边滤波暗原色去雾，联合双边滤波暗原色去雾等等。适合于做图像去雾算法的人学习。

使用C++语言实现raw格式图片转换为bmp格式文件 内含示例图片，lena.raw为输入，输出为lena.bmp，该程序将raw格式的图片文件转换为bmp格式的图片文件 *.bmp格式为图像处理常用图片格式，不同格式的图片，图片信息内容不同，像素的处理方式也不同，使用该程序可实现图片格式的转换。 主函数为raw2bmp.cpp，该程序快速高效。

多尺度图像非下采样轮廓波变换(NSCT)的工具箱,实现代码为Matlab版本。可用于图像的多尺度分析,如图像压缩、图像分割、图像融合和超分辨率等。