图像分割编程

粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。通常认为它是群集智能 (Swarm intelligence, SI) 的一种。它可以被纳入多主体优化系统(Multiagent Optimization System, MAOS).粒子群优化算法是由Eberhart博士和kennedy博士发明。

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。

此应用程序演示如何在ITU-656模式下从解码器ADV7183执行视频采集，将数据缓冲到SDRAM中。然后，缓冲的视频帧被发送到视频监视器。在此应用程序中，不需要任何处理

opencv MFC摄像机标定。利用张正友棋盘标定法，计算出畸变参数，进行纠偏处理等功能。适用于单目相机标定，适合初学者学习使用。

资源描述opencv的安装的过程中主要按照网上的教程进行，但是最重要的是认准版本和自己的电脑对应，以后和vs的版本对应。在添加完vs2012后就可以对其实现测试功能，查看你的opencv是否配置成功。这是一个简单的opencv读取图片的过程。

该代码使用Hough森林的目标检测，采用mfc实现，算法实现高效、精准，对从事目标检测的人员非常有用。

本实验室对人手的实验 对基础者很有用  在实验中首先对图像进行特征点的 采集 然后进行数据的对齐操作，后者在进行对数据点的降维处理 这样的到更有用的数据点

半马尔可夫模型，用于人体行为识别。

MATLAB 语言用于图像处理，如图像打开，沉甸甸的关闭，垂直镜像、 水平镜像、 灰度和颜色直方图均衡、 图像增强、 平滑、 锐化、 加噪声，如盐和胡椒粉高斯噪声、 乘性噪声、 泊松噪声。

一个简单的傅立叶描述子程序，可以运行，可以用来学习傅立叶描述子的原理。内附有结果图