图像处理，Gabor变换提取图像纹理特征的源代码

可以实现多个目标的跟踪，但是有一定的缺陷，需要后期的改正，要弄清楚camshift的相关原理必须从MEANSHIFT着手了解，更多的是混合高斯与camshift结合这一块，程序比较复杂，需要对OPENCV有一定的认识和了解，所以特别是相关的函数，大家一定要清楚之后才可以调试，建议使用VS2010和opencv进行配置实现相关的功能

计算 2 图像之间的单应矩阵。 使用 Homorgraphy 矩阵创建全景图像。

VS2010解决方案按OpenCV相关配置1.读入视频文件    将视频加载至内存，文件名需按正确路径添加2.逐帧读取文件    将视频逐帧读取，并每帧读取成图片保存3.帧图像保存    帧图像名包括图像名和序号

最小二乘匹配获取高精度匹配点的vc代码，针对影像匹配问题,对最小二乘法影像匹配的算法进行了研究,理解了该算法的匹配原理,并应用测试程序对该算法进行测试。

使用帧间差分法对视频图像进行处理，利用相邻图像帧像素亮度差值来判断运动目标，并利用形态学滤波进行滤波去除噪声引起的亮度变化。

局部二进制模式（LBP）是一种用于在计算机视觉分类功能。 LBP是中提出的纹理光谱模型的具体情况1990年 [1] [2] LBP在首次描述1994。[3] [4]它已经被认为是一个强大的功能用于纹理分类;它已经进一步确定，当LBP 是结合梯度方向直方图（HOG）的描述符，它大大提高了对某些数据集的检测性能。  LBP的特征矢量，在其最简单的形式中，以如下方式创建：  划分检测窗口进入细胞（例如16×16像素的每个单元格）。  在一个小区中的每个像素，比较像素到它的每一个8邻居（在其左顶，左中间，左底部，右顶部，等等）。 跟随一个圆，即顺时针或逆时针的像素。其中，中心像素的值大于邻居的值，写入“1”。否则，写“0”。这给 出了一个8位二进制数（通常转换为十进制为方便起见）。 计算直方图中

基于opencv的图像特征匹配算法，此算法可以用于图像特征检测，运动跟踪，等等

examplehaffuman.m  哈夫曼应用实例examplepalar2.m   平面一般分割examplepalar.m    平面分割 1-D 游程编码应用实例lzwexample.m      lzw编码的应用实例erzhifenjie.m     平面的分割8层suanshubianma.m   算术编码code1.m          图像直方图均衡化处理code2.m          图像直方图规定化处理

其中，mdivwctl.cpp，mdivwctl.h 是MS_OCR的模块程序，一些功能函数尽我们的理解作了中文注释。用法主要在CCMD_OCRView.cpp中，OCR的用法很简单；为了使示范程序象样一点，添加图形的显示（它与OCR无关）。图形显示使用了CXImage包，这里你也顺便了解一个CXImage包的用法吧。这个程序中OCR的识别类型我们设置成简体中文，这样对英文的识别不好；当然你可能修改成识别英文（或其它国的文字，源程序里都有，你自己找吧）。

  基于模板匹配操作比较简单，实现效果也是比较好的。该方法的主要思路是待检测图像与先前做好的模板图像之间提取的特征向量逐个进行比较，计算它们之间的相似度，然后将图像归于相应的类。本次实验使用的模板是trainImgs中的train20.dat文件先建立模板，然后  在计算待检测图像与模板之间的欧氏距离，与设定的阈值相比较，从而检测出该图像的人脸区域。#include "stdafx.h"#include "facedetect.h"#include "facedetectDoc.h"#include "facedetectView.h"#ifdef _DEBUG#define new DEBUG_NEW#undef THIS_FILEstatic char THIS_FILE[] = __FILE__;pDC->TextOut(600,10,"操作说明：");pDC->TextOut(600,40,"步骤一：载入训练库 *.dat 生成模板");pDC->TextOut(630,60,"（训练库在程序关闭前只需载入一次）");pDC->TextOut(600,80,"步骤二：载入 *.raw 或 *.txt/*.lst");pDC->TextOut(630,100,"如果载入的是 *.txt/*.lst 列表");pDC->TextOut(640,120,"按 Page Down/Up 翻页");pDC->TextOut(650,140,"（需要修改 *.txt/*.lst 里边的存放地址）");pDC->TextOut(650,160,"（注意存放地址不得出现中文或符号