Chanvese活动轮廓程序

应用背景粒子滤波目标跟踪源码，通过粒子滤波技术，画一个待选框，然后在视屏中通过待选框中的运动物体，然后对其进行实时跟踪。本人已经调试。关键技术粒子滤波技术结合目标检测复选框，选择运动目标，然后通过视频序列来检测运动目标并跟踪运动目标，从而达到跟踪目标的效果。

图像的拼接问题是基于图像绘制（Image base Rendering，IBR）领域研究的一个重要课题，也是虚拟环境重建的主要技术手段。它要解决的问题是如何把小视域的照片拼接成一张大视域的图像，以满足人们观察、浏览大范围场景的需要。场景图像的拼接是伴随着虚拟现实（Virtual Reality，VR）技术的飞速发展和虚拟环境实时绘制的需求应允而生的。由于每一幅图像都反映了客观事物或某个场景在空间、时间上的局部信息，采用图像拼接技术可以提供一种有效且完整的场景表示方法，使人们能更加客观、形象地认识事物和理解真实世界。因此，图像拼接技术是摄影测量学、计算机图形学、图像处理和计算机视觉等学科的重要研究内容，并得到广泛的应用。

基于opencv的摄像机标定的源程序 能够实现摄像机的标定

2d 到 3d 视频 converterinput 给出了作为视频将与代码的 3d 的效果

这是一段基于opencv的对图像进行畸变处理的源程序，使用usb摄像头，采集一副图像，然后对图像畸变校正，摄像头事先标定好，程序中将会直接利用标定好的参数。

用opencv实现基于Adaboost人脸检测的程序代码码。Adaboost对于人脸检测具有很好的分类效果，主要包括矩形特征、积分图像，弱分类器、强分类器和级联分类器。opencv自带Adaboost代码，使用方便，程序内有测试图像和测试程序，在网上下载的程序，经过本人的修改，可以运行，效果很好，仅供参考。

自组织特征映射（SOFM）学习对输入向量进行分类，根据它们在输入空间的组合规律。自组织映射在竞争层不同于在该相邻的神经元中学会识别的输入空间的邻接部。因此，自组织映射学习神经元分布（就像竞争层）和都是受过训练的输入向量的拓扑结构。本代码是关于自组织特征映射的c++代码，实现了聚类的功能，可以帮助初学者理解神经网络的相关变成内容

图像压缩技术是用来减少图像或文本的存储空间的技术。与其他技术相比，使用DWT进行压缩可以提供良好的效果。DWT子带将图像分为四个子带，如LL、LH、HL、HH。

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。

BERNSEN localthresholding %。%Bw = BERNSEN(IMAGE) 执行的一个二维 localthresholding%阵列图像的 Bernsen"sthresholding。该方法使用%用户提供对比阈值。如果是局部对比度 （最大-最小）%高于或者等于 contrastthreshold，阈值设置为%本地 midgrey 值 （平均最低限度和最大灰度值在%本地窗口）。如果 localcontrast 是下面的对比%阈值附近被认为仅由一个类组成%和像素设置为根据的值对象 orbackground%midgrey。%%Bw = BERNSEN （图像、 [M N]，CONTRAST_THRESHOLD、 填充） 执行本地奇数 %阈值值 M 由 Nneighbourhood （默认值为 3，3）。默认值 forCONTRAST_THRESHOLD %都是 15。处理边界使用 PADARRAY 选项 （默认值是之一填充图像 %像素为单位）%"replicate"）。%