spatiotemporal gabor filter

应用背景boosting算法训练了T个弱分类器ht,t∈{1,....,T}.这些弱分类器很简单.大多说情况下,它们只是包含一次分裂(称为决策stumps)或仅有几次分裂(可能到3次)的决策树.最后做决定的时候将复制权重αt给每个分类器.AdaBoost训练时输入的特征向量是xi,向量的类别标签是yi(这儿i=1,...,M,M是样本总数),且yi∈{1,-1}.关键技术1.在Release下进行调试 2.指定文件保存路径，如：char* filename_to_save = "F: estdataoutput.xml"; 3.选用训练的方法，如method = 1; 4.这步需要使用模型的时候再指定，训练的时候设置为char* filename_to_load = 0;使用模型的时候指定，如char* filename_to_load = "F: estdataoutput.xml";

由浅入深的介绍了图像，图像处理，matlab的基本概念，以及它们之间的联系及结合点，每章每个例子都附有大量的代码，是学习MATLAB及图像处理最好的基础教程，代码清晰明了，都经过一一运行过。希望能和大家多多交流，共同进步。

资源描述 同态滤波增强是把频率过虑和灰度变换结合起来的一种处理方法。它是把图像的照明反射模型作为频域处理的基础，利用压缩灰度范围和增强对比度来改善图像的一种处理技术。它在密度域中运用相当成功。 一幅图像f(x,y)可以看成由两个分量组合而成，即 f(x,y)=i(x,y).r(x,y) i(x,y)为照明分量（入射分量），是入射到景物上的光强度； r(x,y)为反射分量，是受到景物反射的光强度。 具体步骤如下： （1）先对上式的两边同时取对数，即 Inf(x,y)=Ini(x,y)+Inr(x,y) (2)将上式两边取傅立叶变换，得 F(u,v)=I(u,v)+R(u,v) (3)用一个频域函数H(u,v)处理F(u,v)，可得到 H(u,v)F(u,v)=H(u,v)I(u,v)+H(u,v)R(u,v) （4）逆傅立叶变换到空间域得 Hff(x,y)=hi(x,y)+hr(x,y) 可见增强后得图像是由对应照度分量与反射分量得两部分叠加而成。 （5）再将上式两边取指数，得 g(x,y)=exp|hff(x,y)|=exp|hi(x,y)|+exp|hr(x,y)| 这里，称作同态滤波函数，它可以分别作用于照度分量和反射分量上。                                          &nbs

opencv的mfc平台，基于directshow采集摄像头编号，用于双摄像头的图像采集，可以用于标定时的图像同步采集

VC二维码识别，可以英文数字，对中文部分识别，可以英文数字，对中文部分识别，可以英文数字，对中文部分识别

OPENCV2.4.8+VS2012编写，基于HOG特征的人群检测，效果不是很好，用于初学者熟悉OPENCV。

一共有三个m文件，一个是lbp.m, 存放主要的lbp算法，一个是getmapping,用以做算法的辅助函数，一个是lbptest.m,存放着测试代码。这三个文件需要放到同一个文件夹，并在文件夹中添加相应的图片，具体的图片名字见lbptest.m的代码，运行lbptest.m可以查看结果。

应用背景图像处理在现实生活中用的越来越多，机器视觉内软件开发也越来越流行，编程语言也很多，labview变成门槛低，学的快，好用，实用。关键技术图像处理中包括一些基本操作，如图像的读取，灰度转换，滤波，形态学处理，例如：开运算、闭运算、高斯滤波等等，以及文件的保存，图像的差分，阈值的分割。

HSV图像更接近人的视觉，且算法较简单。好多情况下需要把图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间。本程序实现RGB颜色空间图像转换到HSV颜色空间，并分离成H，S，V三个单通道，显示原图像与HSV三个通道图像。

应用背景演示3dstereo三角形C++ DirectX d3dvertex SetRenderState d3dtransformstate_projection， ；stereorender DrawPrimitive关键技术HRESULT stereorender（lpdirect3ddevice7 pd3ddevice，int ieye）{ ； ； ；d3dmatrix matview，matproj； ； ； ；浮fmview_41，fmproj_31； ； ； ；d3dmaterial7原料； ； ； ；zeromemory（&；原料，sizeof（原料））； ； ； ；zeromemory（&；matview，sizeof（d3dmatrix））； ； ； ；zeromemory（&；matproj，sizeof（d3dmatrix））； ； ； ；pd3ddevice - & gt；GetTransform（d3dtransformstate_view，&；matview）； ； ； ；pd3ddevice - & gt；GetTransform（d3dtransformstate_projection，&；matproj）； ； ； ；/ /保存当前视图 ； ； ；fmview_41 = matview _41； ； ； ；fmproj_31 = matproj _31； ； ； ；/ /改变/投影矩阵 ； ； ；matview。_41 = fmview_41 + ieye * g_famp； ； ； ；matproj。_31 = fmproj_31 + ieye * g_fzp； ； ； ；pd3ddevice - & gt；settransform（d3dtransfo