H263编码

用Qt做的界面，使用OpenCV处理图像，利用4层高斯金字塔和拉普拉斯金字塔来实现图像的变换，从而使图像变成像油画一样的效效果，由于算法的限制，这个程序目前仅仅支持图像长宽都为16的整数倍的图像，否则会崩溃~

效果不错的人脸识别，也比较适合初学者学习，里面更换haarcascade_frontalface_alt2.xml，可实现眼睛、笑脸、耳朵等检测。

图像的字符分割，有列分割和行分割两种。都有案例图片进行示范！ When recognizing characters in matlab, the code of column segmentation and row segmentation characters! Pro-test is effective, column segmentation is better, row segmentation is a little bit of a problem. Hope to improve the pro-comments! Declarations: This segmentation algorithm is relatively simple, so it is suitable for the case of wide character gap and standardized character. Handwriting or characters that are too close together can go wrong!

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。

图像处理中的harris角点检测程序，可以实现对角点的检测，在图像处理中得到了广泛的应用。

资源描述 对于人脸的基本识别  包含嘴巴 鼻子 眼睛等 程序能正常运行 包含了相应的code 和 xml

应用背景使用VS+opencv 2.4.9中 进行运动物体跟踪时，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，对目标运动进行实时预测，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。关键技术本文的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。由于引入kalman知识，对目标运动进行实时预测，当目标遇到遮挡的时候，可以进行预测。

局部二进制模式（LBP）是一种用于在计算机视觉分类功能。 LBP是中提出的纹理光谱模型的具体情况1990年 [1] [2] LBP在首次描述1994。[3] [4]它已经被认为是一个强大的功能用于纹理分类;它已经进一步确定，当LBP 是结合梯度方向直方图（HOG）的描述符，它大大提高了对某些数据集的检测性能。  LBP的特征矢量，在其最简单的形式中，以如下方式创建：  划分检测窗口进入细胞（例如16×16像素的每个单元格）。  在一个小区中的每个像素，比较像素到它的每一个8邻居（在其左顶，左中间，左底部，右顶部，等等）。 跟随一个圆，即顺时针或逆时针的像素。其中，中心像素的值大于邻居的值，写入“1”。否则，写“0”。这给 出了一个8位二进制数（通常转换为十进制为方便起见）。 计算直方图中

通过模糊c-均值（FCM）聚类实现图像的分割。动态聚类方法的目的是把n个样本划分到c个类别中的一个，使各样本与其所在类均值的误差平方和最小

在拍摄环境中拍摄一张白纸，将这张白纸作为模板，再在相同环境下拍摄想要拍摄的图像，以白纸模板作为参考，对拍摄图像进行校正 #include "stdafx.h" #include #include #include #include #include using namespace std; using namespace cv;