kmeans算法

Simulink 基于对象跟踪文件。它用于跟踪红色的对象并报告其位置插入图片的框架。Web cam 视频输入。此外跟踪此程序可以区分的对象，如下所示： -是红颜色的对象的基础 -绿色的颜色是前面的另外进行了定位的对象的对象 -最后的蓝颜色给作为对象的 ID： -一种蓝色颜色在红色的外框-内检测到标记为 1 -两个蓝色的区域，在红色的外框-内检测到标记为 2 等。 也使用 UDP 协议这个代码可以用来将信息发送到另一个实例的 matlab 运行，或连到另一台计算机。

此为KLT跟踪代码，压缩包内部包含了关于此代码的详细介绍与适用方法。可以自定义跟踪图片数量，压缩包里也提供了演示图片已经已有的实验结果。此代码源于Stanford，同时KLT is now in the public domain.  Stanford"s Office of Technology Licensing has removed the non-commercial restriction.

应用背景这个程序从Kinect获取信息。你可以通过使用这个程序，得到骨骼图像的角度，位置，角速度，左和右的身体部位的扭矩。它记录的数据每500ms。它读取串口力和陀螺传感器。你可以从任何串行端口获得任何数据，你可以很容易地使用这个项目。有数据流控制算法，使您可以得到所需的数据包没有这个你可以得到混合数据包或不完美的数据包。诗必须安装Kinect sdk1.8你应该Kinect装置。关键技术它使用Kinect SDK 1.8。骨架跟踪。串行端口读取。串行口流控制。

应用背景SPIHT是小波图像压缩中的一种重要算法，由W.Pearlman等人开发，是图像压缩标准的有力竞争者，由于压缩效果略差于EBCOT，因此未被选用关键技术 小波分析显著改变了图像的数据统计特性，十分便于集合划分编码操作，SPIHT利用这一数据分布规律，设计了合理的数据划分规则，实现了小波图像的有效压缩

ITK读入DICOM数据，VTK进行显示。该程序是itk和vtk联合使用的例子，适合初学者。-This program realizes the combination of ITK and VTK to read in and display DICOM image.

opencv，初学者

去除阴影后的车型识别系统 车型识别。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

自己学习freeimage，用vs2005编写的对freeimage的调用实例， 测试了图像显示，图像转换，图像压缩和解压几个接口

应用背景图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。关键技术现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。1998年以来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等等领域。

整个是一个粗糙的水彩化效果程序，通过若干种图像 运算算法得到，几何运算，代数运算，膨胀 扩散 求边缘等