基于改进型中值滤波程序设计算法

应用背景Mean shift作为一种有效地特征空间分析方法，在图像滤波，图像分割，物体跟踪等方面都有广泛的应用。OpenCV分别实现了mean shift用来做跟踪、分割和滤波的函数。关键技术OpenCV分别实现了mean shift用来做跟踪、分割和滤波的函数。 其中滤波的c++函数原型为： void pyrMeanShiftFiltering(InputArray src, OutputArray dst, double sp, double sr, intmaxLevel=1, TermCriteria termcrit=TermCriteria( TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS,5,1) ) src和dst分别为输入和输出图像，8 bit,3 channel,sp和sr为空间域和颜色域的半径，maxLevel为分割用金字塔的最大层数，termcrit为迭代的终止条件。、 分割的函数原型为： void gpu::meanShiftSegmentation(const GpuMat& src, Mat& dst, int sp, int sr, int minsize, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER + TermCriteria::EPS, 5, 1)) 大部分参数与pyrMeanShiftFiltering相同，minsize为最小的分割区域大小，小于这个大小的区域会被合并。 OpenCV sample里用pyrMeanSh

应用背景使用VS+opencv 2.4.9中 进行运动物体跟踪时，现有的程序只是结合Camshift 程序而已，其缺点就是目标遇到遮挡的时候，容易丢失。为了解决这个问题，本人引入kalman知识，对目标运动进行实时预测，当目标遇到遮挡的时候，可以进行预测，这时候能提高鲁棒性。关键技术本文的Camshift + Kalman进行行人跟踪预测代码是基于opencv2.4.9进行编写的，可以直接拿来应用，非常方便。有兴趣的朋友，可以在本算法的基础上进一步进行优化。由于引入kalman知识，对目标运动进行实时预测，当目标遇到遮挡的时候，可以进行预测。

这是OpenCV中将IplImage格式的图像在MFC上显示用的类，比OpenCV中的CImage的兼容性更高，代码中带有详细的注释，自己可以看注释轻松的完成在MFC上显示IplImage图像的程序

高动态范围成像（HDRI或HDR）是成像和摄影中使用的一组技术，用于再现比使用标准数字成像或摄影技术可能更大的动态亮度范围

非常优雅的四叉树样本测试阿拉伯字母图像。

目标检测的matlab代码，能在windows上运行，代码并不是个人原创，而是在别人基础上稍作修改，移植到windows平台中

应用背景这个程序是测试各种图像处理的滤波器。您可以打开各种图像格式，处理这个图像，通过使用各种过滤器；关键技术图像处理，各种边缘滤波器，BMP图像打开，图像文件保存， ； ；

在视频显示任务的循环中，程序首先将视频数据从输入缓冲区读入自己开设的临时图像处理缓冲区，再在临时图像处理缓冲区上进行处理，处理后的数据再输出到输出缓冲区。这是购买合众达的DM642开发板时提供的源代码。

本系统使用的硬件是天敏VC4000监控卡，其中使用了MPG4c32.dll、MediaTransmit.dll、MediaTransmit.lib、MediaTransmit.h、Sa7134Capture.dll、

C#做的手势识别。在计算机科学中，手势识别是通过数学算法来识别人类手势的一个议题。手势识别可以来自人的身体各部位的运动，但一般是指脸部和手的运动