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SIFT算法的特点有： 1. SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性； 2. 独特性（Distinctiveness）好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配； 3. 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量的 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

Tracking Algorithm: Object Delineation Method Multiparticle Files:          Description MCShape03.m     Tracking algorithm Partwobeads.m   Sample parameter file Twobeads.avi    Sample movie       Instructions: Download the tracking algorithm and sample parameter file.  The parameter file is set up for the sample movie,  or use your own uncompressed avi

该源码实现对视频的采集功能，外连设备采用USB接口，有较为清晰的操作界面，非常实用的源代码

逆透视变换效果展示，输入图像格式为*.ppm，输出结果为转换后的鸟瞰图，算法中需要相机拍摄图像时候的内外参数，这样转换出来的效果才更准确。

通过RGB通道，HSV通道，以及YCrCb各通道之间的关系，从而提取出感兴趣的肤色区域（或某个色彩范围）经实验获得较好的效果

K-means cluster 用c++实现的，大家一起学习交流。 Step 1. 从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心； Step 2. 循环Step 3到Step 4直到每个聚类不再发生变化为止； Step 3. 根据每个聚类对象的均值（中心对象），计算每个对象与这些中心对象的距离，并根据最小距离重新对相应对象进行划分； Step 4. 重新计算每个（有变化）聚类的均值（中心对象） k-means算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择

文献 《图像的盲复原研究》以及实现的代码   1.图像去噪MATLAB仿真程序.m 2.图像点扩展函数获取MATLAB仿真程序.m 3.约束最小二乘法图像复原MATLAB仿真程序

采用肤色分割的人脸检测具有计算简单、检测率高的特点，并且对于人脸有旋转和倾斜的人脸图像也有较好的检测效果。但在检测时会把一些类似于人脸肤色的人体其他部位和类似于肤色的背景误检为人脸，具有较高的误检率。而且基于肤色分割的人脸检测对于光照条件等外部环境要求比较高，外部环境会直接影响其检测的效果。采用Adaboost算法的人脸检测有很好的检测效果，但该方法计算十分复杂，检测速度比较慢，对于有旋转和倾斜的人脸图像的检测率不高，而且当背景环境很复杂的时候该算法的误检率很高。因此，本代码是结合两者的优点的人脸检测

把24位的图片转换为8位的灰度图,C++程序，把真彩图转换为256