模糊识别，识别图片中黄豆的个数，模式识别的各种算法

资源描述 同态滤波增强是把频率过虑和灰度变换结合起来的一种处理方法。它是把图像的照明反射模型作为频域处理的基础，利用压缩灰度范围和增强对比度来改善图像的一种处理技术。它在密度域中运用相当成功。 一幅图像f(x,y)可以看成由两个分量组合而成，即 f(x,y)=i(x,y).r(x,y) i(x,y)为照明分量（入射分量），是入射到景物上的光强度； r(x,y)为反射分量，是受到景物反射的光强度。 具体步骤如下： （1）先对上式的两边同时取对数，即 Inf(x,y)=Ini(x,y)+Inr(x,y) (2)将上式两边取傅立叶变换，得 F(u,v)=I(u,v)+R(u,v) (3)用一个频域函数H(u,v)处理F(u,v)，可得到 H(u,v)F(u,v)=H(u,v)I(u,v)+H(u,v)R(u,v) （4）逆傅立叶变换到空间域得 Hff(x,y)=hi(x,y)+hr(x,y) 可见增强后得图像是由对应照度分量与反射分量得两部分叠加而成。 （5）再将上式两边取指数，得 g(x,y)=exp|hff(x,y)|=exp|hi(x,y)|+exp|hr(x,y)| 这里，称作同态滤波函数，它可以分别作用于照度分量和反射分量上。                                          &nbs

lBP纹理提取纹理源码，使用c++编程，局部二元模式方法提取目标的纹理特征，是经典的局部纹理特征提取方法。

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。

资源描述 basler相机调用程序 读取相机数据 抓取图片，图像处理

它与Marr（LoG）边缘检测方法类似，也属于是先平滑后求导数的方法。先对图像进行灰度化处理，然后进行高斯滤波，用一阶导数的有限差分来计算梯度的幅值和方向，对梯度幅值进行非极大值抑制，双阈值算法检测和连接边缘

综合加权的颜色和纹理的铺垫

资源描述 此程序实现实时打开摄像头解二维码的功能，左边为实时相机拍摄画面，右边为解到二维码的内容，根据不同的二维码实时更新，具体界面如下：

图像的仿射变换，共包括4个文件，全都是matlab文件，分别为affine.m,grad.m,wrap.m,paremetric.m：，对于图像仿射变换以及图像的超分辨率重构非常有帮助。-

仿真获取四幅互差半个像素的低分辨率图像，利用反演解析算法重建出一副高分辨率图像，属于亚像元技术或者超分辨率技术。

C++ demo for Kaihua Zhang"s paper:"Real-Time Compressive Tracking",能够很好的实现实时跟踪。对做跟踪方面的研究着有一定的帮助！