车辆检测和跟踪

基于OPENCV的Retinex，代码简单实用，处理效果明显！处理低能见度，去雾效果特别好，在此基础上用户可以自己编写MSR，及MSRCR的算法，希望能对你有用

超像素分割，包括源码、EXE可执行程序、测试图像、使用说明等。代码完全可执行，不需引用其它库，不需进行其它设置。超像素分割一般对图像分割会形成过分割，所以可将其作为一般图像分割前的预分割处理，可用于模式识别等领域，当然也可用于医学图像分割领域。 程序基于文本框在文本框中输入需要 分割的图像超素点数，然后击开始按钮可以选择在文本框中输入需要 分割的图像超素点数，然后击开始按钮可以选择分割的图像，如下所示：点击开始按钮选择图片 ，该图是一幅神经元线粒体的显微片 ：然后选择处理图片的存储位置：处理后的图像如下所示：改变参数超像素点的目可以得 到不同的结设计，这需要根据实际来进行选 到不同的结设计，这需要根据实际来进行选 择，比如上图因为像的分辨率不是太多所以我们需要超 素点将择，比如上图因为像的分辨率不是太多所以我们需要超 素点将择，比如上图因为像的分辨率不是太多所以我们需要超 素点将择，比如上图因为像的分辨率不是太多所以我们需要超 素点将像素点取为 200 ，得到如下所示结果： ，得到如下所示结果： 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

图像处理的课程设计、基于Python语言+图像处理+svm的验证码识别

基于CCS环境下，一些常用的DSP算法程序，主要包括：FIR、IIR、FFT等相关算法以及实现程序，并在一些工程中的应用。

可以实现双边滤波的一个Matlab程序，自带显示进度功能，处理600*600的图像大约在16秒。

在视频或者图像配准处理中，错误的匹配往往影响正确的结果，因此剔除无匹配可以提高处理精度。通过MSE剔除错误和不精确的匹配，得到满足要求的精确的正确匹配结果，利用匹配对可以进行后续处理。

目前，使用VS+opencv 2.4.9中 进行行人跟踪时，现有的程序只是结合Camshift 程序而已，其缺点就是目标遇到遮挡的时候，容易丢失。为了解决这个问题，本人引入kalman知识，对行人运动进行实时预测，当目标遇到遮挡的时候，可以进行预测，这时候能提高鲁棒性。本文的Camshift + Kalman进行行人跟踪预测代码是基于opencv2.4.9进行编写的，可以直接拿来应用，非常方便。有兴趣的朋友，可以在本算法的基础上进一步进行优化，相信由此代码基础，下一步的工作会轻松很多。本代码，也有助于新入门的程序员进行深入学习，或者直接拿来进行实验开发等等。

基于camshift(meanshift)的视频运动目标跟踪算法，在VS平台下编写，使用了OPENCV库，基于HSV颜色空间的处理。使用方便，跟踪效果好，显示背景、前景、统计目标颜色直方图。

自己编写的源程序，能够利用hough变换实现对灰度图像和彩色图像中简单图形的提取。

用高光谱数据对地物进行分类，分别用KNN算法（K—近邻）和GDA算法进行分类。 The main contents are as follows:             Introduce two kinds of classification algorithm -- K nearest neighbor and Gauss discriminant analysis.