YUV视频播放器

此项目检测来自diff catrs sadbabsdhs sdbnbdhsadb asdbabsdasbdasbd as a s as sa的牌照；

应用程序向导已为您创建了此 trainsvm11.25 应用程序。 本文件概要介绍组成 trainsvm11.25 应用程序的每个文件的内容。 trainsvm11.25.vcxproj     这是使用应用程序向导生成的 VC++ 项目的主项目文件，     其中包含生成该文件的 Visual C++      的版本信息，以及有关使用应用程序向导选择的平台、配置和项目功能的信息。 trainsvm11.25.vcxproj.filters     这是使用“应用程序向导”生成的 VC++ 项目筛选器文件。  请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

pencv2.4.0以上的版本提供了stitcher类，可以很方便的实现几幅图像的拼接，关于这个类详细的介绍，可以参考文档： http://docs.opencv.org/2.4.2/modules/stitching/doc/high_level.html?highlight=stitcher#stitcher。     该类主要用的成员函数有createDefault，用于创建缺省参数的stitcher；estimatedTransform，用于匹配图像、分析摄像头旋转角度；composePanorama,生成最后的拼接图像。文档中提示如果对stitching的整过过程不熟悉的话，最好不要使用以上两个函数，直接使用stitch就行了。关于图像拼接的过程，涉及到特征点的提取、特征点匹配、图像融合等等比较复杂的过程，可以参考相关论文和期刊。

在这个程序中，通过离散小波分析和输入图像来得到一个基于高频子带图像插值的图像分辨率增强技术。边缘的增强的基于平稳小波变换 （SWT） 引入一个中间阶段。为了将输入的图像分解成不同子带，使用了离散小波变换。然后，对高频子带以及输入的图像进行插值。估算的高频子代通过平稳小波分析得到的高频子代修正。然后，所有这些子相结合，通过使用逆离散小波变换 （IDWT） 生成一个新的高分辨率图像。定量和视觉结果显示了该方法的优势超过常规和先进的图像分辨率增强技术.

最近，PCA 有着广泛的应用，面对识别算法。它是最受欢迎之一人脸图像的表示方法主成分分析法用于降维线性 判别分析 （LDA），生成一个新范式，叫歇。此方法是更不敏感的照明，光照变化和的面部表情。然而，这种方 法是计算比 PCA 方法贵 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

这是一个利用MATLAB进行合成孔径雷达点目标仿真的典型程序，主要采取了距离-多普勒成像算法、chirp-scaling成像算法，并且还对成像性能包括积分旁瓣比、峰值旁瓣比作了仿真分析

对PPM,PGM图像进行读取 ,有agument,有image debugger验证                                      

ＭＦＣ多文档＋ＯＰＥＮＣＶ１实现各种基础的图像处理算法，提供一个统一框架，可以再增加功能

应用背景 SIFT算法是D.G.Lowe[40]于1999年提出的，SIFT算法可分为两个部分：第一部分是生成SIFT特征，即SIFT特征向量提取过程；第二部分是通过对提取的SIFT特征进行匹配。 特征点描述子生成：计算每个4x4小块上8个方向的梯度方向直方图，并为每个梯度方向做一个累加值，得到一个种子点，如图3.5右图所示。图中每个特征点是由2x2个种子点构成，则每个种子点都具有8个方向的向量信息。为增强SIFT特征匹配的稳定性，每个特征点都通过4x4个种子点来加以描述，这就使得每个特征点都能够生成128个数据，进而形成4x4x8=128维的SIFT特征向量，其中4x4表示16个种子区域，8表示区域的8个方向。  关键技术（1）SIFT算法是一种基于图像局部特征提取的方法，SIFT特征具有尺度缩放不变性、旋转不变性，对视角变化、光照变化、物体运动、噪声也具有良好的稳定性。  （2）高速性，优化的SIFT算法可满足实时性需求。 （3）多量性，SIFT算法可以提取大量的特征点。 （4）可扩展性，SIFT算法可与其他算法相结合。 （5）独特性好、信息量丰富，匹配快速、准确。  经过第一阶段SIFT特征向量生成，第二阶段就是对提取的特征向量进行匹配。其特征点匹配步骤为：假设两幅待匹配的图像分别为S、T，分别从两幅图中提取SIFT特征点。

高动态范围图像（High-Dynamic Range，简称HDR），相比普通的图像，可以提供更多的动态范围和图像细节，根据不同的曝光时间的LDR(Low-Dynamic Range)图像，利用每个曝光时间相对应最佳细节的LDR图像来合成最终HDR图像，能够更好的反映人真实环境中的视觉效果。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报