边缘检测

应用背景android 编码解码h264， 调用原生api编解码h264，能够达到1080p，同时udp发送至vlc，可以实时观看，系统要求4.2以上，红迷测试可以达到720p关键技术android 编码解码h264，包括h264 encode decode，系统api是mediacodec，视频采集是camera回调，转换yv12到yuv420

很不错的一个人脸识别技术，大家看看上面的图像就知道大概功能了 很不错的一个人脸识别技术，大家看看上面的图像就知道大概功能了 很不错的一个人脸识别技术，大家看看上面的图像就知道大概功能了 很不错的一个人脸识别技术，大家看看上面的图像就知道大概功能了

分析了小波分析及局部区域能量的图像融合算法的优缺点，提出了改进算法，实验证实算法具有较好的适应性和鲁棒性，分析了小波分析及局部区域能量的图像融合算法的优缺点，提出了改进算法，实验证实算法具有较好的适应性和鲁棒性。

基于视频运动对象的快速提取 采用了差分法,光流 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

OTSU是在1979年由日本学者大津提出的，是一种自适应确定阈值的方法，这是按照图像的灰度特性，将图像分成目标与背景两个部分。

应用背景粒子滤波技术在非线性、非高斯系统表现出来的优越性，决定了它的应用范围非常广泛。另外，粒子滤波器的多模态处理能力，也是它应用广泛的原因之一。国际上，粒子滤波已被应用于各个领域。在经济学领域，它被应用在经济数据预测；在军事领域已经被应用于雷达跟踪空中飞行物，空对空、空对地的被动式跟踪；在交通管制领域它被应用在对车或人视频监控；它还用于机器人的全局定位。关键技术粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods)，它是利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法(SequentialImportance Sampling)。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。这里的样本即指粒子,当样本数量N→∝时可以逼近任何形式的概率密度分布。

应用背景输入图像和对应的矩阵可以使自己的图像处理工具：模糊，边缘检测关键技术该关键技术是你计算它的基础上的过滤器矩阵；

使用opencv3.0 检测二维码，输出二维码的信息想直接使用的话有release版本直接调用本机摄像头检测使用的zbarscanner类已经整理好，向再次开发很简单，已经注释。注意：需要下载zbar的环境下面是环境下载路径http://zbar.sourceforge.net/download.html注意：需要自己配置一下opencv3.0 的环境哦如果可以可以有找到二维码对应坐标位置的方法的大牛们  请告诉我谢谢！！

用matlab写的人脸检测程序，检测效果挺好，对于正面人脸和带部分角度的人侧面人脸图像也能够较好的检测出来，，用绿色的框在原图中进行了标注，并且，将检测出来的人脸进行了截图，可以保存出作为单独的图片，另外，在整程序的最后实现了尺度归一化。值得大家参考。代码中有详细的说明，便于大家理解和掌握。                                                                                                                                                          

基于VS2008编写的图像处理程序，MFC文档类的简单的界面，是学习图像处理入门的一个很好的参考，包含了读取bmp图像，图像增强，图像分割，图像识别，特征提取等函数，非常实用！