图像分割编程

翻书效果开源源码，动态交互设计。在flash中，无需多复杂的手段，就能做出相当生动逼真的书本翻页效果。我遇到不少朋友对这种效果很是喜欢，本人刚接触flash时，也曾被这种效果折服！ 鉴于此，我收集了四种翻页范例，每种范例的制作思路均不同，手法各异，涉及了flash的各种基本技巧。而各种范例各具其明显不同的优缺点，仔细琢磨一下，你定能举一反三，创作出你的“照相册”、“记事本”、“说明书”之类的动画书本。 为了方便你达到这一目的，我不但提供了简要说明以及效果预览，同时你可下载源文件进行研究。

利用形态学处理对道路进行分割提取，包括中值滤波3x3,5x5,7x7等不同模版下的道路提取，可以有效的提取出道路的骨外扩，后面有详细的备注说明。                                                                                                                                  

Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。结合Klaman进行轨迹预测。

跟踪不同数量的非刚性物体有两个主要问题。首先，观测模型和目标分布可能是极度的非线性和非高斯性。其次，大量不同数量的对象的存在创造出带有重叠和模糊的复杂相互影响。为了克服这些困难，我们引入了一套能研究、检测、跟踪参与的对象的视觉系统。

该程序提出了金字塔算法实现的古典 Lucas 沓。Lucas 沓的光流计算迭代执行提供足够的地方跟踪精度。

本代码可以添加指纹，进行指纹识别，已经在库中测试。另外，本代码还给出了算法的处理过程，使读者更好的理解指纹识别的流程。

应用背景我用opencv这个项目。但它不是相同的OpenCV的样本。关键技术本项目是卡尔曼跟踪源代码。卡尔曼滤波类似粒子跟踪。

本人从别处下载得到的运动图像检测系统，觉得还不错，分享下。

使用说明：第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。 首先，打开图像（256色） 再次，进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中该系统的识别率一般为90%另外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作。但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。步骤为：“256色位图转为灰度图”“灰度图二值化”“去噪”“倾斜校正”“分割”“标准化尺寸”“紧缩重排”另外注意，要识别的图片，要与win.dat、whi.dat位于同一目录。此两文件保存训练后网络的权值参数

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