快速DCT行列变换c语言

openmv下HAARD cascade二进制文件制作脚本。可以用来将训练的结果.xml文件转换为二进制文件。需要注意的是脚本需要在python2.7环境下使用，如果在python3下，可能因为numpy的版本过高而产生异常。压缩包中有一个cars.xml，以及转换为二进制后的文件cars.cascade.

利用参考图像和 ip 摄像机输入的 3D 对象检测。比较不同形状的目标检测与摄像头输入 ref_image。

系统采用的是摄像头拍摄装有水透明玻璃杯，获取实时的水面照片，通过图像处理技术对图片进行处理，包括图像二值化、图像去噪、图像增强、边缘检测已跟踪，最终通过特殊的数学方法计算出水位高度。另外程序还运用到了TeeChar插件，用来显示当前水位高度以及水位高度在一定时间内的动态变化。

这是一个基于hog的行人检测，只要你在这个文件下加上你需要检测的图片，以及安装opencv2.4.9即可完成检测。效果还是很不错的

这个球面化算法最初是在ps上的球面化滤镜中看到的，感觉挺有意思，就研究了一下。算法的详细推导可以在这篇博客中找到，我比较懒，只在纸上推了一遍，就不在博客上编辑了。不过这里还是要把逆变换公式写一下。 

DIB设备无关位图文件，这是一种文件格式，是为了保证由某个应用程序创建的位图图形可以被其它应用程序装载或显示。 DIB的与设备无关性主要体现在以下两个方面：DIB的颜色模式与设备无关。例如，一个256色的DIB即可以在真彩色显示模式下使用，也可以在16色模式下使用。256色以下（包括256色）的DIB拥有自己的颜色表，像素的颜色独立于系统调色板。由于DIB不依赖于具体设备，因此可以用来永久性地保存图象。DIB一般是以*.BMP文件的形式保存在磁盘中的，有时也会保存在*.DIB文件中。运行在不同输出设备下的应用程序可以通过DIB来交换图象。

本文采用camshift和kalman.的算法 ，可以实现单目标的跟踪。需要采用鼠标选取跟踪区域，希望对大家有一定的帮助

利用经典的Fuzzy C means在图像的彩色BGR空间上对图像进行分割 备注：VS平台，需要配置openCV 源图像： 得到的结果图像（指定颜色分割k=3）

通过sift算法提取图片的特征，然后用KD算法搜寻匹配特征，用RANSANC算法去除外点。计算单应矩阵H，变换浮动图像，插值计算，使用加权方式进行重叠区的融合。最后得到拼接图像，效果良好。

本文作者开创了多目标协同分割算法在现有的数据集中分割效果良好，用途很广泛。文的优点在于：由于标号增长的准确性在图形转换半监督学习框架中主要依赖于图形节点的相似性有多可靠，在Gunhee Kim ，Eric P. Xing[9]等人提出的多前景协同分割中节点代表着图像区域，它们的相似性既不是很容易区别又不是特别的稳定，尤其是不同图片中相同物体很大的外观差别，分割成属于不同物体的相似性有可能大于分割成相同的物体。这样本文提出结合全局连通约束图形转换半监督学习框架。每个约束项能够看成是一个线性不等式，基于此，我们开创了切平面算法，它能够解决线性不等式约束项和标号增长的凸一元二次方程之间的迭代，寻找最大违反约束项。