opencv简单手势识别

基于PCA的图像融合算法，首先求出源图像的协方差矩阵，然后根据该矩阵的最大特征值所对应的特征向量确定各源图像的权值。

图像小波融合代码。 小波变换是将图像分解成频域上各个频率段的子图，以代表原图的各个特征分量。这对后续的融合处理极为重要，使得融合处理可以根据不同的特征分量采用不同的融合方法以达到最佳融合效果。图像的融合策略（方法）是图像融合的核心，方法与规则的优劣直接影响融合的速度与质量。 在一幅图像的小波分解中，绝对值较大的小波高频系数对应着亮度急剧变化的点，也就是图像中对比度变换较大的边缘特征，如边界、亮线及区域轮廓。融合的效果 就是对同样的目标，融合前在图像A中若比图像B中显著，融合后图像A中的目标就被保留，图像B中的目标就被忽略。这样，图像A、B中目标的小波变换系数将 在不同的分辨率水平上占统治地位，从而在最终的融合图像中，图像A 与图像B中的显著目标都被保留。

1、幅值相位做傅里叶反变换。 计算a(woman).tif和b(test_pattern).tif的幅值与相位。 分别只用幅值和相位做(a)图傅立叶反变换； 用(b)图幅值和(a)图相位做图 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

opencv 中基于控制台的双摄像头的图像同步采集，可以用于相机标定时的棋盘图像采集工作。可以运行，需要根据自己的版本改opencv的编译库

应用背景本项目是针对目标跟踪，并进行目标跟踪；关键技术我用粒子追踪这个项目。

应用背景对图像的像素分布情况进行初步分析，反应图像的灰度分布情况，灰度拉伸及灰度均衡的必要步骤，同时在图像分割中也具有重要意义。关键技术直方图显示程序，在vc6.0下基于mfc的直方图显示，直方图统计范围0-255，并且可以根据需要调节范围。本人调试过，完全可以运行。

在图像处理方面的实际应用中，为了完成实际的需要，可能整个图像处理过程仅仅对一些图像目标较为关注，整个流程都是围绕着这些图像目标所进行的。按照实际需要，一副图像可以分为两部分：前景（对应于实际中要使用的图像目标）和背景（图像中非目标的其它区域）。在作物病害诊断系统中，对图像进行分割后，为了完成最后的识别过程，需要对分割后的目标图像区域的特征（颜色、形状等）进行提取和分析，因此，图像分割在整个诊断过程中是十分重要的。

由浅入深的介绍了图像，图像处理，matlab的基本概念，以及它们之间的联系及结合点，每章每个例子都附有大量的代码，是学习MATLAB及图像处理最好的基础教程，代码清晰明了，都经过一一运行过。希望能和大家多多交流，共同进步。

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

应用背景在不同背景下提取手势的二值图像，这里主要在背景不怎么变化的情况下，通过划分前景背景提取出手势图像。关键技术利用多帧平均建立背景模型，然后就是滑动平均法实现背景的实时更新。