多个对象跟踪

实现了被切割机切成等份的碎片的拼接，其中相似度关系是通过matlab得出的，先通过matlab相似度算法，得到所有图片之间的相似度关系，再通过本程序将相似度关系转化为碎片序列，再通过画笔画到画板上。

能够得到双目摄像机的差异图，用于提取两幅图的深度信息。通过匹配，计算时差，由时差和深度的关系，计算得到深度信息。差异图的计算中，匹配采用块匹配，计算为差异信息，增加了能量函数作为度量。输入参数为视差范围。

该算法在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。

利用三维傅立叶变换对点云数据进行变换，可以将点云数据由空间域转换到时间域，把点云中的噪声都集中在高频区域，便于噪声的处理。

深度学习的一种模型deep-net其中是自编码SEA和分类器组成，用于图像分类；SEA可以用于可以代表输入数据的最重要的因素，加上分类器softmax就能实现分类；在图像分类上要好于其他的模型

基于bat算法的图像特征提取和阈值分割及边缘检测采用高斯拉普拉斯方法，

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模糊图像自适应正则化参数和范数选择的图像复原MATLAB，效果真心不错

数字图像处理与机器视觉将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，介绍了数字图像处理和识别技术的方方面面，内容包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取。本书还对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)，并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别(OCR)和人脸识别两大热点问题。 本代码为该书配套的VC工程源码，非常棒，推荐大家了解数字图像处理与机器视觉的基础内容。

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