多尺度形态学分割

将由meshlab生成的网格。进行纹理贴图，最终能够生成obj格式的文件。由于是新手所以没调试成功，但是一定是能够做纹理贴图的，典型的纹理贴图，对构建模型的学习有一定的帮助的。

这个主要是是在VC++6.0下运行的，在MFC对话框下显示一副灰度图像，可已将灰度图像显示在相应的图片控件上，并且实现灰度空间转换。希望能帮助大家，谢谢！！

我们建议是不特定的盲人没有参考 NR） 视频质量评价模型。该方法依赖于离散余弦变换域中的视频场景时空模型和特征类型的运动发生在幕后，视频质量预测模型。我们使用的模型来定义录像统计和感知功能，视频质量评估 （VQA） 算法，不需要在原始的视频，要预测一个感性的质量分数进行比较的基础。本文的贡献有三方面。1） 我们建议时空的自然场景 （NSS） 统计模型的视频。2） 我们建议量化运动相干视频场景中的运动模型。3） 我们表明拟议的 NSS 和运动一致性模型是适合的视频质量评估，我们利用它们来设计了一种盲目的 VQA 算法与人类判断质量的高度关联。提出的算法，称为视频 BLIINDS 测试住 VQA 数据库和洛桑 PoliMi 视频数据库和显示执行接近水平的顶尖表演减少和完整引用 VQA 算法。

使用c++编程语言，结合opencv库，分别采用拟合法和灰度重心法提取图像中圆斑中心，其中采用迭代法自动确定二值化阈值

opencv2.4.9+VS2010，使用帧间差分法或背景差分法检测出运动目标，对不同的连通区域做标记，并得出每个连通区域的直方图，通过直方图比较来跟踪特定目标，也可以用在车流量统计，参数可调，算法简单，耗时小，具有一定的可行性，目前对多个连通区域的直方图统计模块还未做好，希望同志们一起来交流学习。

学习opencv最好的中文版书籍及配套源码，让你学习能够事半功倍。

Rob Hess的代码好像是linux上的，我稍微改了下，让Windows+VS2008能跑。main函数在track1.c里，默认是处理附带的视频，当然可以方便的改成从摄像头输入视频(cvCaptureFromCAM)。我用的是opencv2.0，没有测试低于2.0的版本。程序开始后，读入第一帧图像后，需要用鼠标拖动出跟踪目标区域，(然后按回车)。跟踪区域较小时速度较快，跟踪区域大时明显变得很卡。代码还需要gsl库的支持，我用的是gsl1.8,

这个例子说明如何在2维数据进行模糊C均值。模糊c均值（FCM）是一个在其中一个数据集被分成n团簇与每一个数据点在属于每个集群到一定程度的数据集的数据聚类技术。例如，位于靠近一个簇的中心有一定的数据点将有属于或会员到该集群和位于远离集群的中心将有属于或度低的另一个数据点的高度隶属该集群。

在图像中提取颜色分量，可以再交通标志识别中用于分割定位，主要包括霍夫圆检测，特定颜色提取，阈值分割，边缘检测等，可以参考一下

HSV图像更接近人的视觉，且算法较简单。好多情况下需要把图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间。本程序实现RGB颜色空间图像转换到HSV颜色空间，并分离成H，S，V三个单通道，显示原图像与HSV三个通道图像。