C#简易视频程序

本代码是利用kalman滤波器实现对物体运动状态的追踪，可以有效的减小测量过程中产生的误差对最终结果的影响。

HMM模型算法程序，对于学习动态手势识别很有用，包括后向算法估计参数，前向后向算法、BaumWelch算法的实现

资源描述这个代码能够实现简单的1,2,3....10的手势识别，但是代码的识别率不是特别高。源码是我在网上下载，但是我自己编译时报错，发现源码中有一处细微错误。我自己更改后成功运行，但是代码本身算法不够好，精确度不高。

matlab 中没有灰色图像转换成彩色图像的函数，改程序实现了灰度图像转换彩色图像 gray2rgb。。。。。

应用背景meanshift是由Comaniciu最先提出来，是用于跟踪非刚性物体的一种算法。为了表征目标，首先需要选择一个特征空间。参考目标，用在特征空间中概率密度函数q表示，例如参考模型可以选择目标的颜色概率密度函数。不失一般性，目标模型可以认为中心处于其所在空间的中心。在下一帧候选目标被定义为在位置y，用概率密度函数p(y)来表示。关键技术本算法结合颜色和纹理信息对目标进行跟踪，里边包含测试的视频文件。目标和候选直方图之间的相似度函数记作公式(1)，相似度的局部最大意味着在候选模型与目标模型匹配。如果仅考虑颜色信息，候选区域的相似度变化会很大，匹配效果不好。为了得到一个连续性的相似度函数，在空间域内，用一个核函数对目标 区域做滤波处理。

HTML 标记 看看以下的 html 标记。我们需要与输入文件添加一个简单的 html 窗体，并提交财产。我们也需要给文件输入文件名框与破晓，如文件 [] 和需要添加的属性命名为多。在这里接受是一个可选属性，用于允许用户上传仅图像文件     Multiple File Ppload with PHP         PHP 文件 这个 php 代码处理上载的文件并保存到服务器。 $valid_formats = array("jpg", "png", "gif", "zip", "bmp");

这个MATLAB代码是关于KNN算法。在这段代码中使用的图像是在图片文件夹使用的每一个机构。

输入： 的视频图像序列 (最好是从一个网络摄像头获取)，坐在电脑前的用户假设显示一些文档 （文本、 图形、 医学图像或一张照片） 和 visualizedGoal： 检测注意力的焦点和改性的用户感兴趣区域 （请注意我们只感兴趣的用户感兴趣区域不眼睛本身的轨迹 ！）基于这一点，一些地区的兴趣可以绘制到图像上。要做的任务： 开发能够检测到应用程序和跟踪在视频眼; 确定相应的观察 （重点） 位置 （区域） 屏幕，在屏幕上眼的运动轨迹; 标记区域的利益和他们的进化，变化在时间

资源描述 同态滤波增强是把频率过虑和灰度变换结合起来的一种处理方法。它是把图像的照明反射模型作为频域处理的基础，利用压缩灰度范围和增强对比度来改善图像的一种处理技术。它在密度域中运用相当成功。 一幅图像f(x,y)可以看成由两个分量组合而成，即 f(x,y)=i(x,y).r(x,y) i(x,y)为照明分量（入射分量），是入射到景物上的光强度； r(x,y)为反射分量，是受到景物反射的光强度。 具体步骤如下： （1）先对上式的两边同时取对数，即 Inf(x,y)=Ini(x,y)+Inr(x,y) (2)将上式两边取傅立叶变换，得 F(u,v)=I(u,v)+R(u,v) (3)用一个频域函数H(u,v)处理F(u,v)，可得到 H(u,v)F(u,v)=H(u,v)I(u,v)+H(u,v)R(u,v) （4）逆傅立叶变换到空间域得 Hff(x,y)=hi(x,y)+hr(x,y) 可见增强后得图像是由对应照度分量与反射分量得两部分叠加而成。 （5）再将上式两边取指数，得 g(x,y)=exp|hff(x,y)|=exp|hi(x,y)|+exp|hr(x,y)| 这里，称作同态滤波函数，它可以分别作用于照度分量和反射分量上。                                          &nbs

该代码为基于DSP图像处理方式中一种常用的sobel边缘检测算法。主要用于数字图像的一阶梯度计算和边缘检测。在技术上，它是一个离散的一阶差分 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