LBP算法实例

能够对给定文件的图像的纹理进行分析，提取相关的数据：包括能量、熵、惯性矩、局部平稳性、相关等信息，并显示分析结果

在肤色检测、人脸识别、图象和视频检索的研究中,大量算法都是基于对图象色彩特征进行分析的,然而当图象发生偏色时,这些算法的性能会明显下降,甚至无效,而且由于现有的偏色校正算法,引入了其他关于偏色图象的先验性信息,具有很大的使用局限性,为此,提出了一种在只给出偏色图象的条件下,进行偏色检测和自动校正的算法.该算法首先获取并分析偏色图象在RGB各通道内的直方图特征,然后参照这些特征检测偏色通道,并通过调整偏色或非偏色通道强度分布来达到各个通道之间色彩平衡.实验表明,在较大程度的偏色情况下,该算法校正恢复出的图象与原始无偏色图象能达到视觉上基本一致的效果,并具有普遍的适用性.

  该程序使用matlab2008a开发，主要因为matlab在图像处理方面优势明显，操作较简单，另外也是为了熟悉matlab的使用。 该程序使用了经典的lena图像作为目标，实现了嵌入水印，以及还原图像。 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meanshift经常用来寻找模态点，即密度最大的点。所以这里同样可以用它来寻找这5维空间的模态点，由于不同的点最终会收敛到不同的峰值，所以这些点就形成了一类，这样就完成了图像分割的目的，有点聚类的意思在里面。关键技术首先设置好参数，然后用函数pyrMeanShiftFiltering()对输入的图像进行分割。分割后的结果保存在该函数的第二个参数即输出图像中，最后根据该分割图像的特点用floodFill()函数对其分割的结果用不同的颜色进行填充。当然该函数的使用暂时没有彻底的弄清楚。

应用背景粒子滤波算法是一个采用蒙特卡罗采样进行贝叶斯滤波的方法。这种方法有许多的用途，但它已经成为进行物体追踪最好的方法。从概念上讲，一个粒子滤波算法包含一个被监视系统的状态的概率分布。关键技术在本项目中，状态就是指被追踪物体的位置、大小等等。在许多情况下，非线性和非高斯型在物体的运动和相似性建模上会得到一个难以处理的滤波分布。粒子滤波采用将这个分布重新表示为一组加权值，或称为粒子的方法克服了这个困难。每个粒子表示一个可能的系统状态实例。换句话说，每个粒子描述了被追踪物体可能处于的一个方位。一个粒子集包含了被追踪物体最有可能处于的方位。因此，我们可以通过寻找在粒子滤波分布中最大的权重来确定物体最有可能处于的状态。

本源码主要是关于驾驶员头部位置定位，包括以下三个方面：1.利用红眼效应，定位正脸位置；2.利用侧脸特征，定位侧脸；3.摄像机标定，进一步完善。从而实现驾驶员头部位置定位，控制气囊充气量，减少碰撞伤害。

颜色直方图，量化，采用72级量化，对图像处理初学者很有帮助，目前在研究图像检索，也是初学者，慢慢学习相关的知识，通过这些程序对毕业设计有了进一步的认识。

应用背景这个程序从Kinect获取信息。你可以通过使用这个程序，得到骨骼图像的角度，位置，角速度，左和右的身体部位的扭矩。它记录的数据每500ms。它读取串口力和陀螺传感器。你可以从任何串行端口获得任何数据，你可以很容易地使用这个项目。有数据流控制算法，使您可以得到所需的数据包没有这个你可以得到混合数据包或不完美的数据包。诗必须安装Kinect sdk1.8你应该Kinect装置。关键技术它使用Kinect SDK 1.8。骨架跟踪。串行端口读取。串行口流控制。

不用系统的拍摄界面  自己定义拍摄显示大小 可实时显示拍摄到的画面   保存文件

实现图片的水平镜像和垂直镜像