特征向量生成用于训练和测试

正在实现MPEG7描述符

此程序代码使用matlab 利用眼底图像的血管树，找到具有显著特征的分叉点，并将主分叉点和其周围的三个子分叉点做为一个局部结构，利用分叉点角度和分叉长度进行图像的变换并配准。

资源描述该应用程序实现了球面模型，可以将鱼眼图进行展开后，把鱼眼图像贴付到球面模型上。然后应用程序会显示三维立体全景。这是个flash编写的应用程序。

完成图像的剪切。旋转等功能。 完成图像的剪切。旋转等功能。 完成图像的剪切。旋转等功能。 完成图像的剪切。旋转等功能。 完成图像的剪切。旋转等功能。 完成图像的剪切。旋转等功能。 完成图像的剪切。旋转等功能。

手势检测从视频序列中检测到手并定位手的区域，该过程对于特征的选择与处理相当关键，肤色及运动信息是经常被采用的两个有效的特征。但是，现实环境中由于光照变化、背景复杂及其它不可预知的干扰，仅一个特征往往不能有效地定位出手，需要多种特征互补，手势检测方法分为基于肤色信息、基于运动信息及多信息结合三类。本实验通过肤色信息检测出人手的位置，并使用红色矩形框框出区域。该实验从视频中检测出人手并定位手的区域。

  基于模板匹配操作比较简单，实现效果也是比较好的。该方法的主要思路是待检测图像与先前做好的模板图像之间提取的特征向量逐个进行比较，计算它们之间的相似度，然后将图像归于相应的类。本次实验使用的模板是trainImgs中的train20.dat文件先建立模板，然后  在计算待检测图像与模板之间的欧氏距离，与设定的阈值相比较，从而检测出该图像的人脸区域。#include "stdafx.h"#include "facedetect.h"#include "facedetectDoc.h"#include "facedetectView.h"#ifdef _DEBUG#define new DEBUG_NEW#undef THIS_FILEstatic char THIS_FILE[] = __FILE__;pDC->TextOut(600,10,"操作说明：");pDC->TextOut(600,40,"步骤一：载入训练库 *.dat 生成模板");pDC->TextOut(630,60,"（训练库在程序关闭前只需载入一次）");pDC->TextOut(600,80,"步骤二：载入 *.raw 或 *.txt/*.lst");pDC->TextOut(630,100,"如果载入的是 *.txt/*.lst 列表");pDC->TextOut(640,120,"按 Page Down/Up 翻页");pDC->TextOut(650,140,"（需要修改 *.txt/*.lst 里边的存放地址）");pDC->TextOut(650,160,"（注意存放地址不得出现中文或符号

基于运动的多目标跟踪

应用背景加噪声的蕾娜图，经过中值滤波处理后输出像素值矩阵，保存在txt中。从MATLAB里读出txt像素值，重置矩阵后输出处理后的雷娜图（降噪）关键技术中值滤波算法核心是取9个值（文件中是3*3窗口）计算出中值输出，需要大量的FIFO。ISE文件中已经编写好并通过综合，可以直接使用。使用时注意更改路径。

//______________________________________________________________________________ // // Copyright (c) Cypress Semiconductor, 2011 // All rights reserved. // //______________________________________________________________________________ #ifndef CyUSBH #define CyUSBH #ifndef   __USB200_H__ #define   __USB200_H__ #pragma pack(push,1) 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

应用背景SPIHT是小波图像压缩中的一种重要算法，由W.Pearlman等人开发，是图像压缩标准的有力竞争者，由于压缩效果略差于EBCOT，因此未被选用关键技术 小波分析显著改变了图像的数据统计特性，十分便于集合划分编码操作，SPIHT利用这一数据分布规律，设计了合理的数据划分规则，实现了小波图像的有效压缩