索贝尔检测

该程序涵盖了基本的图像处理，内容十分丰富，是使用c++进行编写的，十分值得大家学习和参考使用，对于初学者是一本很好的案例学习，另外里面的程序都是使用灰度图像处理的

VS2010+图像检索 这个其实就是检索的方式了，可以按图象画面布局，色彩，纹理来分类检索 一般都是按画面的象素布局。简单点可以转化为黑白图象，然后根据象素的分布再处理，这样的应用适合对色彩不敏感的场合

资源描述 本代码包含图像处理的基本操作：hough/walsh变换、对比度拉伸、二值化变化、反色、方块编码、傅里叶变化、高斯平滑、灰度均衡、均值滤波、拉普拉斯检测、离散余弦变化、亮度增减、逆滤波处理、取对数/指数、梯度锐化、、、、、、

这个代码是用VC6.0编写的，是我在数字图像处理上机实验中的拙作，使用的文件是.raw的原始图像文件。供大家学习参考！

TPicShow 在纯 Delphi 代码是图像滑块控件具有176过渡效果。TPicShow 的主要特征是： 可以以编程方式控制图像过渡 图像可以伸展或在控件的客户端区域中居中显示 控件可以显示背景图像为居中，舒展，或平铺 转型进程可以使用分离的线程 新的过渡效果可以方便地执行和添加到控件 TDBPicShow 是 TPicShow 从一个 blob 字段中加载位图、 jpeg、 图元文件，png （Delphi 2009 年及以后） 图像的能力的识别数据的版本。

光的原色是添加剂原色 arered、 绿色和蓝色结合红色 + 绿色 + 蓝色白色的产量颜料的原色是消减原色 arecyan、 洋红色和黄色结合黑青色 + 黄色、 洋红色产量色相定义为视角0 度，是红色120 度是绿色的240 度是蓝色饱和度被指从恒指三角形的中心到金字塔表面的距离的百分比。值的范围从 0to 1。强度被指作为"up"从黑色轴的距离。值的范围从 0to 1

目前，使用VS+opencv 2.4.9中 进行行人跟踪时，现有的程序只是结合Camshift 程序而已，其缺点就是目标遇到遮挡的时候，容易丢失。为了解决这个问题，本人引入kalman知识，对行人运动进行实时预测，当目标遇到遮挡的时候，可以进行预测，这时候能提高鲁棒性。本文的Camshift + Kalman进行行人跟踪预测代码是基于opencv2.4.9进行编写的，可以直接拿来应用，非常方便。有兴趣的朋友，可以在本算法的基础上进一步进行优化，相信由此代码基础，下一步的工作会轻松很多。本代码，也有助于新入门的程序员进行深入学习，或者直接拿来进行实验开发等等。

应用背景粒子群算法工具箱 该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。关键技术与遗传算法相比，PSO仅需要调整少数几个参数即可实现函数的优化。该算法对待优化函数没有任何特别的要求(如可微分、时间连续等)，因而其通用性极强，对多变量、高度非线性、不连续及不可微的情况更加具有其优势。 该工具箱的使用主要分为几个步骤： 1) 在Matlab中设置工具箱的路径； 2) 定义待优化函数； 3) 调用PSO算法的核心函数：pso_Trelea_vectorized()。 其中第三步最关键，用户需要根据自己的需要设置好参数，可使算法极快收敛。

应用背景能够打开网络上购买的usb摄像头，并实现录像的功能，录像可以根据自己的需要进行修改关键技术opencv directshow的结合，从而打开usb摄像头，通过设置录像时间的循环，从而进行实时摄像的采集以及记录保存

该代码基本上从输入图像中提取hsv特征。特征提取方法已被应用于图像分割和直方图生成