CAMSHIFT多目标跟踪

人工蜂群 （ABC） 算法由 Karaboga 最近发明是一种生物启发的优化算法，已被证明是一些常规的生物启发的算法，如遗传算法 （GA）、 差分进化 （DE） 和粒子群优化算法 （PSO） 的竞争力。然而，仍有不足在 ABC 算法 关于其解决方案搜索方程，是善于探索，但在剥削穷人。粒子群优化算法的启发，提出了改进的 ABC 算法由全球最好的 （gbest） 解决方案的信息纳入改善剥削的方程解搜索调用 gbest 指导 ABC （GABC） 算法。在一组数值的基准函数的测试实验结果表明 GABC 算法可以超越 ABC 算法在大多数实验。

应用背景一个递归的区域为2D和3D图像集和二进制掩码输出多边形生长算法。这个函数的主要目的在于清洁和高度记录的代码。关键技术使用方法： ；[ J ] = P，区域生长（CIM，initpos，thresval，maxdist，tfmean，tffillholes，tfsimplify）输入： ；CIM：二维/三维灰度矩阵 ；- initpos：初始种子位置 坐标；- thresval：要包括 绝对阈值；- maxdist：最大距离在【PX】 初始位置；- tfmean：更新的区域意味着初始值（慢） ；- tffillholes：填充封闭孔的二进制掩码 ；- tfsimplify：减少线路简化顶点个数输出： ；P：vxn阵列（有点尺寸，N V号）。P是封闭的多边形的所有相关像素/体素 ；J：二进制掩码（具有相同的大小作为输入图像）显示1（真）相关的像素/体素和0（假）之外

该示例对载入的人脸图片先经过与处理之后，对人眼，鼻子，嘴的位置进行定位和检测。

对黑白TIFF 图像进行处理，将200DPI 转换为 300DPI，或者转换为指定的DPI。

K-L 变换  L2-PCA  图像融合  多光谱图像   全色图像 利用l2-pca对多光谱图像和全色图像进行图像整合，针对主成分分析的特性，将其应用于图像融合，可以把多波段的图像信息最大限度的表现在融合后的新图像中 首先计算参加融合的两幅源图像的协方差矩阵，然后求其特征值对应的特征向量，最后利用与最大特征值所对应的特征向量来确定两幅图像的加权系数。

用于检测图像中的显着区域的显着图。代码是用matlab检测显著区域。 ；有效的方向特征，绘制。

应用背景android 编码解码h264， 调用原生api编解码h264，能够达到1080p，同时udp发送至vlc，可以实时观看，系统要求4.2以上，红迷测试可以达到720p关键技术android 编码解码h264，包括h264 encode decode，系统api是mediacodec，视频采集是camera回调，转换yv12到yuv420

HIS彩色空间阈值分割方法    为了克服光照的影响，目前大部分侦测算法都先将图像由RGB彩色空间转换到HIS彩色空间，再进行彩色图像的分割。这是因为在HIS空间，色调(Hue)和色饱和度(Saturation)信号与亮度(Intensity)信号是分离的，利用色调信号和色饱和度信号进行分割，可完全消除光照的影响。其中N．Kehtarnavaz等人是在HIS彩色空问通过设定色调分量、饱和度分量的阈值范围，侦测出红色区域作为禁令标志的可能区域，得到的红色区域的阈值范围为3 sH≤56°，S>15，I

应用背景VC++ 基于MFC平台，是智能监控的基础，是数字图像处理的入门代码。关键技术数字图像处理，载入图片，改变图片的灰度级别，量化，采样。

图像目标识别