均值漂移跟踪算法

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该程序首先采用OpenCV函数实现图像搜索边界，然后直线拟合，在求解对应顶点，最后用旋转拉伸到指定大小的图像上。在将该OpenCV代码用C语言实现，最后用CUDA使用。该程序调试通过。程序主要使用联想E430c笔记本。CUDA程序在GT635M显卡和Tegra K1嵌入式平台上测试通过。

本例程是应用12864上下屏显示，以F020单片机为开发板设计的一款测试软件。可以简单应用到各个方面。引脚修改简单，备注清楚，方便大家使用。

图像的分块程序，编程语言C++，开发平台VS2010，调用OpenCV实现。代码中，可以通过参数设置分块的数量与大小

yuv格式的视频本身就是未经压缩的格式，为了更加的方便，该程序将yuv格式的视频切分成bmp格式的图像来进行处理，在图像处理领域是比较常用到的功能，

P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换P0302：二维离散余弦变换的图像压缩P0303：采用灰度变换的方法增强图像的对比度P0304：直方图均匀化P0305：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响P0306：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波P0307：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波P0308：图像的自适应魏纳滤波P0309：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化P0310：图像的高通滤波和掩模处理P0311：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理P0312：利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对图像进行锐化处理 

C++代码，源码在VC6.0环境下可以运行成功，实现了灰度图像边缘检测的功能，代码中用了两种不同算法实现边缘检测的功能。课设用代码，代码已验证，保证能运行。

视频图像处理，以三帧差法分离出了前景和背景。 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

应用背景图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。关键技术现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。1998年以来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等等领域。

帧差法的源代码，为c++语言编写，属于图像处理类，并用最新 Mat格式 编写。 帧差法就是在图像序列相邻两帧或三帧间采用基于像素的时间差分通过闭值化来提取出图像中的运动区域。 首先，将相邻帧图像对应像素值相减得到差分图像，然后对差分图像二值化，在环境亮度变化不大的情况下，如果对应像素值变化小于事先确定的阂值时， 可以认为此处为背景像素:如果图像区域的像素值变化很大，可以认为这是由于图像中运动物体引起的，将这些区域标记为前景像素，利用标记的像素区域可以确定运动目标在图像中的位置。