bundler源代码

这是一个仿真摩尔纹的程序，由于实验的需求做出来的是一个简体版的，他模拟的是两个点阵之间的拍频，可以通过旋转，平移缩放点阵查看最终的效果

在图像上，绘制多种形状的方形，直线， 用来做2D矢量图像设计时使用。给出了各种绘制方形，和直线的方法。It manages simple graphic objects like rectangles, lines and ellipses, other than images and RTF text. It shows most of the capabilities of GDI+, such as color transparency, pen style, start/end line cap and so on.

视频序列中运动物体的检测，非常灵敏，值得一看！利用的是帧间差的方法，测试了几段视频，效果真的不错，实时性很强。

基于opencv的图像处理，This program demonstrates the cascade recognizer。This classifier can recognize many kinds of rigid objects, once the appropriate classifier is trained

应用背景粒子滤波技术在非线性、非高斯系统表现出来的优越性，决定了它的应用范围非常广泛。另外，粒子滤波器的多模态处理能力，也是它应用广泛的原因之一。国际上，粒子滤波已被应用于各个领域。在经济学领域，它被应用在经济数据预测；在军事领域已经被应用于雷达跟踪空中飞行物，空对空、空对地的被动式跟踪；在交通管制领域它被应用在对车或人视频监控；它还用于机器人的全局定位。关键技术粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods)，它是利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法(SequentialImportance Sampling)。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。这里的样本即指粒子,当样本数量N→∝时可以逼近任何形式的概率密度分布。

超分辨率图像重建。具有非常好的效果，程序效率较高，有完整的注释和说明文档。

有注释的哦 //#include "cv.h" #include "highgui.h" void main() { CvCapture* capture = NULL; capture=cvCreateCameraCapture(0); //从摄像头中读入数据 assert(capture!=NULL);  IplImage* frame; cvNamedWindow("camera",CV_WINDOW_AUTOSIZE);//在屏幕上创建一个窗口 while(1) 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

应用背景在不同背景下提取手势的二值图像，这里主要在背景不怎么变化的情况下，通过划分前景背景提取出手势图像。关键技术利用多帧平均建立背景模型，然后就是滑动平均法实现背景的实时更新。

应用背景背景主要为毕业设计，基于深度学习的车辆识别系统关键技术在深度学习中需要将大量图片转换为同样大小格式，此代码将大量图片转换为指定格式，在opencv2.4.9配置完成后即可直接使用，与上一篇内容衔接

本源码是利用labview中的vision模块所写的，具有利用电脑本身的摄像头采集，显示图片（彩色）的功能，同时在采集之后使用者可以命名并保存到使用者所需的文件夹之内，为方便采集多张图片，本程序利用当前时间作为默认保存名。在此之外，本程序可以打开使用者已有的图片（彩色）。