AVR单片机驱动240X120的屏幕

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。

根据camshift的不足，利用kalman的优点，进行预测，之后凋用camshift，对目标进行跟踪，从而使得camshift的跟踪效果很好

程序主要是验证图像处理的一些算法，主要对印刷体汉字识别方法做了较为深入的研究，研究讨论了印刷体汉字的行切割以及列切割，同时研究了通过BP神经网路识别汉字的方法。首先，首先利用高斯平滑滤波器，对图像进行平滑处理，去掉了一些不必要的干扰。然后使用全局阈值法来进行二值化处理，随后分别利用水平投影和垂直投影相方法来对印刷体汉字进行行切割和列切割，最后通过已经训练好的BP神经网路对汉字进行识别。这个系统还有不是很完善的地方，一是它的识别精度还不是很高，这是因为没有采用特征提取的方法，只是简单的使用像素匹配的方法来对汉字进行识别；二是系统不是很稳定，有的时候设置同样的参数前后识别的结果就不相同。

图像噪声的消除-----中值滤波和均值滤波，中值滤波是一种根据领域中各像素的值来决定中心像素值的大小的方法。均值滤波又称领域平均法，是一种简单的空域处理方法。构造一个能够进行均值、中值滤波处理的图像处理实验系统，包含对IMAQ Vision 的图像类型及定义方法，图像区域的开辟，对图像文件的读取、显示等操作。对中值滤波的实现的代码，还有对均值滤波的实现的代码。

采用肤色分割和气泡排序的方法跟踪手的质心。使用卡尔曼滤波改进了结果；

matlab中，有幅灰度图像，对所有元素灰度值求个平均值，然后将每个元素灰度值与平均值比较，大于平均值的显示一幅图像，小于平均值的显示另一幅图像，请问具体代码怎么写？

可以使用MATLAB将多幅图像或屏幕截图转换为avi图像，简单实用捕获的图像文件在您的计算机或互联网:如果例如IMAGE_URL = = c:。png”那么这个形象用于捕获的视频源。当然,这只会让的感觉如果在捕获过程中文件更改的内容。你也可以使用一个图像url等来捕获网络摄像头或气象卫星图像。

制作一个在Android手机中用的圆形滑动菜单，像老式电话机一样的操作排列方式，有旋转效果。这仅是一个Android菜单，并不包括其它复杂的功能，有兴趣的下载源码包研究一下。

RGB转HSI中S分量的代码，在视频增强器中需要用到的算法转换，根据这种算法可以将其移植至FPGA中，在FPGA中实现。

应用背景人脸检测算法的可靠性很大程度上依赖于分类器的设计，在2001年，Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和《Robust Real-Time Face Detection》，在AdaBoost算法的基础上，使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸检测，他俩不是最早使用提出小波特征的，但是他们设计了针对人脸检测更有效的特征，并对AdaBoost训练出的强分类器进行级联。关键技术 人脸检测从整体来看分为四个部分： 1、Face detection 人脸识别，即识别出这是人的脸，而不管他是谁的。 2、Face preprocessing 面部预处理，即提取出脸部图像。 3、Collect and learn faces 脸部的特征采集和学习 4、Face recognition 脸部识别，找出最相近的相近脸部图像。