图像检索

RLE 压缩图形数据是一个自然的候选人。一种数字图像包含的小圆点称为的像素为单位）。每个像素可以是任何一位，指示一个黑色或白色的圆点或几个位，指示一个几种颜色或灰色底纹。我们假设像素为单位） 都存储在数组称为位图在内存中，因此该位图图像的输入的流。像素通常排列在位图中扫描线，所以 第一个位图像素点在左上角的图像，并最后一个像素是一个在右下角。 使用 RLE 图像压缩基于观察如果我们随机选择一个像素在图像中，有一个好的机会，它的邻居会有相同的颜色。压缩机因而扫描逐行寻找运行相同颜色的像素的位图。如果位图启动，例如，17 的白色像素，紧接着 1 黑色的那个，接着由 55 的白色部分，等等，只有数字 17、 1、 55、...需要在输出流写入。 压缩机假定该位图入手白色像素。如果这不是真的，然后该位图入手零白色像素为单位），并输出流应该

应用背景delphi  图像旋转  任意角度旋转  鼠标拖动旋转  包括组件及源码程序关键技术Delphi 旋转图像   制作旋转按钮等等效果

       vs2013利用高斯混合建模分离视频中的前景和背景，利用opencv库里面的函数，这个代码可以清晰实现，大家可以看看

opencv实现的手势控制,c++实现，可在vs2017环境中打开，直接编绎可用，实现较为简单，注释详细，简单易懂，非常容易看懂。。。。。。。。。。。

近似近邻快速图书馆

应用背景要求：Matlab，Matlab图像处理工具箱。在图像压缩和特征提取中，线性扩展的标准使用。这是最近提出的李和承：一个正或非负线性扩展是一个非常强大的约束，这似乎导致图像的稀疏表示。他们的技术，被称为非负矩阵分解（NMF），被证明是一个高维数据中的有用技术由非负性成分组成。关键技术关键词：MATLAB源代码，，，NMF，图像，压缩，非负矩阵分解。1发布日期2014.10.27主要特点：NMF的图像压缩详细数据压缩信息灰度和RGB图像的支持快速优化实现演示代码（保护p-files）可用绩效评价

应用背景使用VS+opencv 2.4.9中 进行运动物体跟踪时，现有的程序只是结合Camshift 程序而已，其缺点就是目标遇到遮挡的时候，容易丢失。为了解决这个问题，本人引入kalman知识，对目标运动进行实时预测，当目标遇到遮挡的时候，可以进行预测，这时候能提高鲁棒性。关键技术本文的Camshift + Kalman进行行人跟踪预测代码是基于opencv2.4.9进行编写的，可以直接拿来应用，非常方便。有兴趣的朋友，可以在本算法的基础上进一步进行优化。由于引入kalman知识，对目标运动进行实时预测，当目标遇到遮挡的时候，可以进行预测。

读取mapinfo数据 有强大的api 接口， 实现。tab/。mif文件的读取，丰富的类库处理电子地图数据

VC二维码识别，可以英文数字，对中文部分识别，可以英文数字，对中文部分识别，可以英文数字，对中文部分识别

此代码是由RGB转换为标准的RGB空间的算法，此代码基于opencv与c++语言，标准的rgb是指各通道的值除上三个通道之和，得到的标准rgb空间对光线的敏感性大大减小，对于跟光照有关的图像处理领域有很大的帮助。