量子遗传

卡尔曼滤波器是目标跟踪的主要功能，使用卡尔曼滤波程序，以实现对机动目标进行跟踪

资源描述robHess库中，实现sift算法的特征点提取，匹配两个过程。利用opencv2.4.9+c ，代码经过测试，可用，结果良好。

程序都可以使用，图像处理的基本算法，如彩色图像灰度化，平滑去噪，锐化，分水岭分割，基于背景的目标检测，单目标跟踪多目标跟踪等都有实现。

 LPBYTE lpSrc;   // 指向原图像的指针   long i,j;   //循环变量   int gray[256]; // 灰度计数  BYTE pixel; //像素值  LPBYTE lpDIBBits=m_pDib->GetData();//找到原图像的起始位置  LONG lWidth=m_pDib->GetWidth();    //获得原图像的宽度  LONG lHeight=m_pDib->GetHeight();  //获得原图像的高度  // 灰度计数变量初始化  memset(gray,0,sizeof(gray));  //逐个扫面图像中的像素点,进行灰度计数统计  for(j = 0; j

颜色反卷积对执行组织病理学图像，然后阈值它使用 ostus 方法。最后确定的边界...

文件包括图像平滑处理，灰度拉伸，梯度法锐化，拉普拉斯锐化，色彩变换 二值化，边缘增强等， 还有众多的直方图。是学习vb 图像处理的一个很好的实例！

bundler,sfm,三维重建，冲击经典的源代码，相机标定，计算基础矩阵，冲击使用，超级实用，十分经典，张振有相机标定

Use a standard Lena image as the ground truth, then calculate the PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) & MSE (Mean Square Error) values of another test image. Note: The two images must be with the same size. The main code: MSE = double(Sum_SE)/(H_src*W_src) PSNR= 10*log10(255^2/MSE)

利用opencv和VC环境  对图像进行各种处理  包括预处理和分割等，编写一个MFC程序框架

此代码是由RGB转换为标准的RGB空间的算法，此代码基于opencv与c++语言，标准的rgb是指各通道的值除上三个通道之和，得到的标准rgb空间对光线的敏感性大大减小，对于跟光照有关的图像处理领域有很大的帮助。