眼底图像处理

原创图像分割程序。实现工作台表面缺陷的自动分割。基于梯度图操作，对得到的梯度图进行开运算去噪，然后二值化后经过一定的形态学处理可以得到缺陷轮廓。但由于噪点过多，因而效果不理想。本程序通过在两个尺度上同时操作，高尺度的图精细，噪点多；低尺度的图粗糙，但包含的噪点少。因此在用低尺度图得到的结果作为种子图，用高尺度的图作为生长依据，最终得到理想的分割结果。

有的行人检测演示和测试此压缩文件中的一些照片。 与 OpenCV 2.3.0 的图书馆，我发现，使用默认分类器的行人。该功能是面向梯度直方图和分类的方法是支持向量机。 "hog_svm_image.cpp"正在检测一系列的名字列在一个文本文件中的照片。 "hog_svm_avi.cpp"从一段视频，只检测一个由一张图片，而无需使用跟踪方法检测到。

这是一个用于实现图割算法的代码，由C++编写，并且有matlab接口。欢迎大家下载、使用。谢谢支持！

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。

在比赛中通过固定于赛场上空的摄像头获取比赛中的视频图像，然后通过对视频的即时抓帧获取.BMP图像并储存在指定位置。通过基于图像处理的目标识别系统对指定位置图像进行读取显示，并通过一系列图像的处理：图像的二值化、图像的滤波、腐蚀膨胀，取得符合要求的清晰地目标二值化图片，然后通过数学计算取的目标中心的坐标。

使用opencv打开双摄像头，显示所打开的摄像头视频，简单的c++程序

蚁群算法模拟使用C ++语言，包含了蚁群元启发式算法使用了许多类和方法。

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开源的软引擎-Gouraud着色实现DirectX源码。                                                                                                                       、

Salvi教授提供的MATLAB第三方SLAM工具箱：Matlab Toolbox of Kalman Filtering applied to Simultaneous Localization and Mapping Vehicle moving in 1D, 2D and 3D.