基于vs2012+opeopencv2.4.9的kalman_camshift跟踪运动物体

基于块的运动估计算法的介绍，清楚的流程图，全搜索算法、三步搜索、钻石搜索等

先用背景差分完成目标提取，将运动目标的相关信息放入到链表中，通过帧差完成对多目标的跟踪，达到实时性的要求运动目标的相关信息存放于结构体中，可以在此基础上判断目标的动作行为跟踪基本框架，opencv编写，利用背景差分，质心法可以跟踪多个目标，并分配ID号，记录行动轨迹，可用于车辆道路等，大家可以参考学习下，效果有待改进，不同的视频会有不同的效果。

2001年，Adaboost算法首次应用到了人脸检测应用上，并得到了很好的效果，在人脸检测方面取得了巨大的成就：1）首次采用Haar特征来对人脸图像的灰度分布情况进行描述，由于Harr特征的简单有效性，提高了检测速度；2）挑选出一些具有样本能力的Haar特征的组合来构成强分类器；3）采用由粗到精的思路来构造级联人脸检测器，先用强分类器把图片中大多数的背景和无关区域滤除，再增强分类器的复杂度，继续滤掉剩余的无关区域，最后剩下的就是人脸区域，该种方法达到了提高了人脸检测速度的目的。本资源位Adaboost人脸检测的具体实现。

微软开发的静态图像编解码器， 微软最初将其命名为Windows Media Photo，但微软为了推广此技术，在2006年更名为不带公司色彩的HD Photo。在Vista操作系统以及Adobe等软件中已支持这种新的文件格式。 微软提出HD Photo的目的是设计一种压缩性能与现有技术相当而复杂度较低的图像处理技术。基于块变换的HD Photo，其压缩方案与传统图像压缩技术类似，由颜色转换、可逆交叠双正交变换(LBT)、灵活的量化方式、块间预测、自适应系数扫描以及熵编码组成，可以实现渐进尺度化编码。其中LBT

该程序是使用MATLAB编写的代码，代码为超像素分割算法的代码。代码实现了超像素分割的自动选取种子点，分割速度快，对于一些小区域的目标也能准确分割出，分享给各位图像处理研究方向的人使用！

尽管 MATLAB 提供的二维离散小波变换 （DWT） 的功能、 相关的几个细节还没有被明确证明。因此，一个人必须浪费时间去寻找这样的细节。考虑到这一点，我将展示简单插图的二维离散小波变换，并将执行两个的 MATLAB 程序。一个程序是 ts_dwt2.m，批判地用于采样二维离散小波变换，与所涉及的 MATLAB 功能的 dwt2 和 idwt2。其他程序是 ts_swt2.m，这用于非抽样的二维离散小波变换，和相关的 MATLAB 函数是 swt2 和 iswt2.

图像分割包括：区域法、边界分割法、边界形成法。本例介绍的是像素聚类法（区域法）

采用连通域快速标记法，能够对二值图像连通域进行快速标记，并把连通域以vector容器返回。有源代码，有测试图像，

本代码使用直方图均衡对图像进行处理，压缩包里有自带的测试图片，效果很好，图像明显变亮

这是OpenCV中将IplImage格式的图像在MFC上显示用的类，比OpenCV中的CImage的兼容性更高，代码中带有详细的注释，自己可以看注释轻松的完成在MFC上显示IplImage图像的程序