opencv1.0+加入纹理特征的粒子滤波

图像拼接，从不同文件夹中按顺序选择小的图片拼成一个完整的图片，文件夹为16个，图片为16个小的图片组成

此程序能够实行图形的旋转和平移，在VS2008上能正确的运行，却能够实现任意角度的旋转，任意距离的平移

此程序保持同行全方位的全景图像。它要求展开之前确定的全方位图像和它的半径的中心。这个程序使用快速的相位展开方法，变换的全方位图像从极坐标系统对笛卡尔坐标系统。RANSAC 用于估计全向图像的中心。

基于opencv的车道线检测代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。效果一般

光的原色是添加剂原色 arered、 绿色和蓝色结合红色 + 绿色 + 蓝色白色的产量颜料的原色是消减原色 arecyan、 洋红色和黄色结合黑青色 + 黄色、 洋红色产量色相定义为视角0 度，是红色120 度是绿色的240 度是蓝色饱和度被指从恒指三角形的中心到金字塔表面的距离的百分比。值的范围从 0to 1。强度被指作为"up"从黑色轴的距离。值的范围从 0to 1

应用背景SLIC是Simple Linear Iterative Clustering的缩写，是一种基于聚类算法的超像素分割。它在CIELAB空间中使用聚类，由LAB颜色空间中的亮度分量L和两个颜色分量a，b以及像素坐标x，y共同构成的5维空间中执行的一个局部像素集合。图像色彩的信息和图像平面空间几乎统一，以此这种新的距离度量就生成了结构紧凑、规则，并能够无缝隙的包含灰度及彩色图像。SLIC算法执行起来非常简单，容易在实践中应用，它只需一个参数即可。关键技术 SLIC不仅可以分割彩色图像，也可以兼容灰度图或位图，并且还能人为的设定超像素点的数量。 里面有导出的直接可执行的程序，也有详细的代码，用VS编写，系统32位，如果用64位需要更改vs配置，自行百度。

Matlab Code 为脸识别基于 LDA 算法-FisherFace- on orl_faces （图像人脸数据库）

生成具有真实感的图形，在给定视点和视线方向后，决定场景中哪些物体的表面是可见的，哪些是被遮挡不可见的，在成运行结果中，可以旋转物体观察效果

应用背景粒子群算法工具箱 该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。关键技术与遗传算法相比，PSO仅需要调整少数几个参数即可实现函数的优化。该算法对待优化函数没有任何特别的要求(如可微分、时间连续等)，因而其通用性极强，对多变量、高度非线性、不连续及不可微的情况更加具有其优势。 该工具箱的使用主要分为几个步骤： 1) 在Matlab中设置工具箱的路径； 2) 定义待优化函数； 3) 调用PSO算法的核心函数：pso_Trelea_vectorized()。 其中第三步最关键，用户需要根据自己的需要设置好参数，可使算法极快收敛。

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。