Android的眼睛检测和跟踪与OpenCV

函数代码 = huffman(p) 哈夫曼 %生成符号源变量长度的哈夫曼代码。 代码 %= HUFFMAN(P) 返回一个哈夫曼代码作为二进制字符串的单元格 %数组的代码输入的符号概率矢量体育在代码中的每个单词 %对应于其概率是在相应的指数符号 %的体育 % %检查输入的参数的合理性。 error(nargchk(1,1,nargin)) ； 如果 (ndims(p) ~ = 2) | |(min(size(p)) > 1) | |~isreal(p) | |~isnumeric(p) 错误 ("P 必须是一个实数值向量"） ； 结束 %全局变量生存所有递归函数 "makecode" 的 全局代码 CODE=cell(length(p),1) ；%Init 全球太阳能电池阵列 如果 length(p) > 1%时多个符号...... p = p/sum(p) ；%规范化输入的概率 s = reduce(p) ；%做哈夫曼源符号削减 makecode (s，[]) ；%以递归方式生成的代码 其他 代码 = {"1"};%其他、 微不足道的一个符号案例 ！ 结束 %……………………………………………………………….% 函数 s = reduce(p) ； %在 MATLAB 的单元格结构中通过创建一个哈夫曼源减少树 减少 %执行源符号减少，直到只有两个 剩余的 %符号。 s = cell(length(p),1) ； %生成符号节点 1 2、 3，开始树...到引用 %符号的概率。 为我 = 1:length(p) s {i} = i ； 结束 同时 numel(s) > 2 [p，我] = sort(p);%排序符号概率 p(2) = p(1) + p(2) ；%合并

matlab练习程序（矩形变换为单连通形状）变换使用的模板必须是单连通的，而且模板中心必须在模板内，如果在模板中打个结或是月牙形，这里的程序就处理不了了。虽然非单连通模板也有办法处理，不过不是这里要讨论的。这里用到的方法和矩形变换为圆那片文章中用的方法几乎一样，变换前后像素按比例缩减，不过在判断弧度和图像边界到模板中心距离时略有不同。变换为圆时弧度可以直接计算出来，而变换为任意形状只能算出一个最小相似值。至于图像边界到模板中心距离只能分八种情况判断了，处理圆时可以根据对称性简化程序，这里似乎没有什么好办法简化。变换细节上，那篇文章中使用的是正向插值，这里使用正向插值则会产生很多空洞，因此选择了更常见的逆向插值。

基于OPENCV编写的几何图形识别。对一些人类在视觉上存在明显区别的几何图形,提出了轮廓搜索‰ 折点定位的改进算法。通过搜索出的轮廓折点,根据它的数量,以及相邻折点之间连线的相互几何关系,最后识别出图形的快速算法。本文对大量几何测试图形用该算法实验,结果证明该识别算法具有运算速度快,准确度高的特点,在图形发生拉伸旋转等变形时也能很好对图形进行识别。附带自己编写的相应测试源代码，对利用取模软件建立的图形进行识别。

PLSgui是一个图形给用户界面的Matlab程序，通过鼠标和键盘传递信息。当然我们可以通过命令行执行我们的程序，它只是PLSgui的一部分功能。

混合高斯模型背景建模实现的运动前景提取(MixGaussExtractForeground)，VS2008+OPENCV实现工程，可以使用，简单方便易懂，注释清晰，i附带测试视频，是学习混合高斯模型背景建模和运动检测的好东西。

图像处理的几何运算代码，其中包括canny边缘检测，像素扩算算法，图像的膨胀，拉普拉斯高斯边缘求取（LOG边缘），图像分割等处理函数。包含头文件和CPP，直接添加调用函数即可运行！本程序处理环境是在vc6.0+opencv1.0下编译的，所以请使用此版本或更高版本~~

这是试图将像素坐标转换从位图加载到 Timage 到纬度和经度。 它包括显示纬度和经度为东、 西、 北和南的可能性。 我正在研究以及到 DMS 转换 （尚未实施） 这是在本机 Delphi 7，没有花哨的组件安装 （在我看来相当讨厌) 编码 沃尔夫勒姆

背景建模以及几种阴影去除方法，比如基于颜色、梯度、阴影训练、几何等方法。有需要的可以下载进行尝试，效果还可以。

用matlab写的运动估计程序,主要包括全搜索运动估计算法，三步法快速搜索算法等

本文的主要目的是通过采用 k-均值和遗传算法得到非重叠和可靠的输出。不同的色彩空间都是在我们的应用程序中输入图像的简单 (K-均值的基础） 聚类技术融合。