摄像机标定

FLANN是一个在高维空间中执行快速近似最近邻搜索的库。它包含一组我们发现最适合最近邻搜索的算法，以及一个根据数据集自动选择最佳算法和最佳参数的系统。

过滤的图像与variaty过滤内核

程序都可以使用，图像处理的基本算法，如彩色图像灰度化，平滑去噪，锐化，分水岭分割，基于背景的目标检测，单目标跟踪多目标跟踪等都有实现。

稀疏光流程序演示 此程序是斯坦福大学大牛David Stavens 2007年编写，其中程序注解详尽，配有PPT和PDF讲解图文并茂，非常适合初学者学习使用。 此程序是使用VC++ 搭配opencv2.6写作而成，使用者需要在vc环境下配置opencv才可以运行 本程序基于OpenCV。

Harris检测角点的方法，能够很好的检测出棋盘格内的角点数目，基本无误检。

使用gdal和c++，编写的一个打开图片的程序框架，GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理

EmguCV的官方网站上的例子中，有SURF算法的实现，其实现的时候利用的GPU的加速，看着比较复杂。此外，官网上例子的实现并没有做界面，看着不舒服，加载图片也不是很方便，因此，为了学习，我将官网上的例子进行了修改，去掉了GPU加速的部分，然后在做了显示界面，操作起来更友好些。 我是在Vs2012下使用2.9Alpha版本的EmgucV做的。 窗体上有两个PictureBox控件，一个用来显示待匹配的源图像，一个用来显示匹配的目标图像。然后相对应的有三个Button控件，第一个用来打开源图像，第二个用来打开目标图像，第三个用来匹配，当点击第三个Button控件实现匹配，匹配的图像显示在新的窗体上，新的窗体很简单，就一个窗体.

应用背景在自动识别方面的研究主要集中在统计方法上。这已导致的规范和提取的统计特征，如运行长度分布，倾斜分布，熵，和边缘铰链分布。边铰分布特征优于所有其他统计功能。边铰分布是一种特征，其特征是一个书写方向的变化手写文本中的笔画。通过一个窗口，提取的边缘铰链分布滑动过的边缘检测到的二进制手写图像。每当窗口的中央像素是在，这2个边缘片段（即连接序列的像素）从这个中央像素出现被认为。测量和存储的方向作为对。联合概率分布是从一个大样本，这样对。关键技术我们改进了劳伦斯范德华maaten优秀的包装可在http://www.cs.unimaas.nl/l.vandermaaten/laurens_van_der_maaten/software.html笔迹鉴别。我们认为一个完整的二维概率分布，需要考虑的角度，对所有可能的组合，比原代码。代码已经使用我的笔迹数据库的测试，可以在HTTP：/ / www.iam。unibe。CH / ~ FKI / iamdb /。关键词：MATLAB源代码，识别，，作家，作家匹配，作者验证，在线作家识别，边铰链，手写，手写。

应用背景图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。关键技术现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。1998年以来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等等领域。

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