HMM隐马尔可夫模型

一个简单的代码，找到一个图像中的颜色，如果颜色是找到把这个像素作为白色，否则把像素作为黑色。

        创建一个新层、一个块定义和说明如何使用遍历器遍历模型空间块表记录中的实体。此外，还有如何打开对象以便处理读写操作。         注意：任何为了读写而打开的对象，在结束读写操作后必须将其关闭，否则将引起AutoCAD错误。

解压后可以进行SAD匹配，SAD匹配是属于区域匹配的，可以作为入门学习使用。SAD匹配得到的视差可以作为初始视差，然后再进行进一步的匹配。

Iam 这里附加源的检测到的个人从摄像头捕获的脸。进一步此项目将捕获的图像从网络摄像头和处理图像并在数据库中存储过程的脸。

图像小波融合代码。 小波变换是将图像分解成频域上各个频率段的子图，以代表原图的各个特征分量。这对后续的融合处理极为重要，使得融合处理可以根据不同的特征分量采用不同的融合方法以达到最佳融合效果。图像的融合策略（方法）是图像融合的核心，方法与规则的优劣直接影响融合的速度与质量。 在一幅图像的小波分解中，绝对值较大的小波高频系数对应着亮度急剧变化的点，也就是图像中对比度变换较大的边缘特征，如边界、亮线及区域轮廓。融合的效果 就是对同样的目标，融合前在图像A中若比图像B中显著，融合后图像A中的目标就被保留，图像B中的目标就被忽略。这样，图像A、B中目标的小波变换系数将 在不同的分辨率水平上占统治地位，从而在最终的融合图像中，图像A 与图像B中的显著目标都被保留。

运用张量投票的方法对摇杆影像中的特征对象进行提取，主要是针对建筑物外围的轮廓线的提取。这对于在大数据中分析局部的细节有着积极的作用

高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布   的噪声非常有效。一维零均值高斯函数为： g(x)=exp( -x^2/(2 sigma^2)) (u=0)其中，高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。 对于图像处理来说，常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。

从自然看图像与低通滤波器和高通滤波器的帮助下删除雨的有效方法。因为它并不清楚的图像了在雨中我们可以消除图像的雨滴。通过这段代码中，我们可以获得清晰的图像。1.输入图像2.转换为灰度3.预计算高斯距离权重。4.申请双边滤波器。5.提取局部区域。6.计算高斯强度加权。7.计算双边滤波响应。8.图像分析的 K-均值聚类9.K SVD 算法的应用

应用背景图片经过直方图均衡化后，像素将占有尽可能多的灰度级并且分布近似均匀，均衡化后的图片将具有较高的对比度和较大的动态范围。关键技术程序完全使用C语言编写，对直方图均衡化过程描述直接，使初学者对均衡化过程有一个直接的认识。均衡化前后图片的灰度直方图均以文件的形式保存，可以通过origin等绘图软件绘图。

资源描述This software is intended for research purposes only.  All rights reserved.  Copyright rests with the authors. When using this software, please ackowledge the effort that went into development by referencing the following paper: A Hough Transform-Based Voting Framework for Action Recognition. A. Yao, J. Gall & L. Van Gool (CVPR 2010). Questions or comments concerning the code can be addressed to Angela Yao (yaoa@vision.ee.ethz.ch). The bulk of the code was developed from work detailed in the paper  Class-Specific Hough Forests for Object Detection. J. Gall and  V. Lempitsky (CVPR 2009) with code available here: http://www.vision.ee.ethz.ch/~gallju/projects/houghforest/houghforest.html =============================================================================== USAGE & NO