canny算子求边缘、最小阈值可以通过滑动条设置

       vs2013利用高斯混合建模分离视频中的前景和背景，利用opencv库里面的函数，这个代码可以清晰实现，大家可以看看

资源描述视频处理需要提取前景，相对于简单的帧差法而言，混合高斯建模能直接提取出前景，但是运算量有些大。

图像处理类，含有图像处理的各个函数，打开，灰度均衡，线性拉伸，点运算，特征提取，匹配等，可以有效地调用，为初学者提供有力的帮助，同时可以改写续写。

常用的opencv图像处理。包括颜色直方图提取、Canny算子对边缘检测、角点提取、Hough直线提取、Hough圆提取、Hough矩形提取等内容。针对不同测试可将对应的main函数名改正即可。需配置opencv环境。

用VC 6的向导创建一个Dialog型的MFC程序框架。设置两个按键，分别为读入图像跟图像处理，生成二值图像显示在第二个框架里。

应用背景粒子滤波算法是一个采用蒙特卡罗采样进行贝叶斯滤波的方法。这种方法有许多的用途，但它已经成为进行物体追踪最好的方法。从概念上讲，一个粒子滤波算法包含一个被监视系统的状态的概率分布。关键技术在本项目中，状态就是指被追踪物体的位置、大小等等。在许多情况下，非线性和非高斯型在物体的运动和相似性建模上会得到一个难以处理的滤波分布。粒子滤波采用将这个分布重新表示为一组加权值，或称为粒子的方法克服了这个困难。每个粒子表示一个可能的系统状态实例。换句话说，每个粒子描述了被追踪物体可能处于的一个方位。一个粒子集包含了被追踪物体最有可能处于的方位。因此，我们可以通过寻找在粒子滤波分布中最大的权重来确定物体最有可能处于的状态。

SIFT，尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform,SIFT)，是用于图像处理领域的一种描述子。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点。是一种局部描述子。

在进行图像分割的时候，将遗传算法与神经网络算法结合，并进行基于类间方差最大原则!!!

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

资源描述本代码为人工神经网络代码，重点用在图像识别，图像分类方面其中包括ANN的数字字符识别系统代码，其他的代码都是为学者提供学习的参考。