HDR图像快速显示

用c和opencv实现，动态手势识别用的是hmm算法，里面有完整的HMM的实现，并实现了上下左右圆圈五种手势的识别。对于学习hmm有很大的帮助

资源描述Verilog颜色空间转换RGB2YUV和YUV2RGB代码，做毕业设计的可以参考参考

我的项目名称是可变的隐藏的神经元合奏为大众分类数字乳腺图像中。这个项目我使用从 DDSM （筛查乳腺放射成像的数字数据库） 的数据库。在这个项目中我做了第一次图像的预处理 & 然后图像的分割。为此我用二进小波处理。这一项目在 Matlab 做所以我需要为二进小波的 matlab 程序代码。所以请你尽可能早寄给相同的 matlab 程序代码。 谢谢。

将tif图片转换为bmp CONTENTS ======== 1. Target platforms 2. Description 3. Installation 4. Read this 5. Known bugs & problems 6. More informations 7. Contact

资源描述基于opencv的图像处理程序，利用了visual studio C++的平台

isodata是一种非监督分类，又叫迭代自组织分析，通过设定初始参数而引入人机对话环节，并使用归并与分裂的机制，当某两类聚类中心距离小于某一阈值时，将它们合并为一类，当某类标准差大于某一阈值或其样本数目超过某一阈值时，将其分为两类。在某类样本数目少于某阈值时，需将其取消。如此，根据初始聚类中心和设定的类别数目等参数迭代，最终得到一个比较理想的分类结果。这里是它的的matlab程序，套用性强，容易移植

用网格序列法生成等值线，网格序列法最简单普通的实现，利用线性插值，依次处理每个网格，是可视化课的小作业，做的略粗糙，哈哈~

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(Sequential Importance 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。

此化学需氧量检测并跟踪光学标记。通过该算法首先导入视频，使用 adabtive thershohld 探测和跟踪多标记。

人脸检测是一种确定的位置和大小的数字图像中人脸的计算机技术。它检测的脸并忽略任何其他，如建筑物、 树木和机构。人脸检测可以视为更一般的情况下的人脸定位。在人脸定位，任务是找到的位置和大小的面 （通常为一) 已知数。在人脸检测，脸上是处理和按位与底层的人脸图像数据库中匹配。任何微小的变化，在面部表情，例如微笑，嘴唇运动，将不匹配的脸。 人脸检测可以视为对象类检测的具体案例。在对象类检测中，任务是找到的位置和大小的所有对象都属于一个给定类的图像。例子包括上部躯干、 行人和汽车。 人脸检测算法专注于正面人脸的检测。它是类似于图像检测