图像匹配

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应用背景本项目是针对目标跟踪，并进行目标跟踪；关键技术我用粒子追踪这个项目。

C#中绘图主要使用GDI+，其效率比传统的GDI低，但C#中已经的库中又不包含传统的GDI函数，本程序将windows api中的绘图部分重新引用封装，达到在C#中使用GDI的功能，提高了绘图的效率。

全部用MATLAB编程完成，里面有三幅测试图片，分别针对旋转、尺度大小不一进行图像匹配。

资源描述利用加权平均融合算法进行灰度或彩色多模态医学图像融合，程序具体很好的通用性，并且提供几种图像融合客观评价指标，还给出3组宝贵的已配准的图像

此代码是以word形式进行展示的，可以直接复制到m文件进行执行，程序包含小波分析进行的分解、小波分析方法进行重构、二维多尺度分解和重构以及包括了matlab下程序的运行结果显示图。

 对于人脸识别，目前所采取的大多为对图像进行分析、解剖，把感性的人脸图像抽象化、模式化。以期最终建立关于人脸的数学模型，从而通过模型，让人脸识别变得十分简单。然而人脸之复杂，随环境、年龄、等的变化更是无法预测。我们的最终目的是制造出和我们一样有人脸识别能力的机器，它们的人脸识别能力不应该超出我们的范围。   人脸本身是一个随机的变量，不同的角度、不同的光线、不同的打扮，都会产生不一样的结果。因而我们认为人脸本身更像一个不确定的概率。所以通过模型的建立来进行识别不是不可以，但会十分复杂，而且所达到的目的并不一定是我们想要的。即使是通过机器学习进行的人脸识别，其自身本质也是通过系数加权等最终得到的结果，所以本质也是单一数学模型的建立、数据的各种复杂处理。   人的大脑是最好的识别工具，因此我们应该从人大脑的识别机制入手，模拟大脑的识别

里边加上了注释，适合需要急迫，不必花费太多时间来熟悉各个语句，看注释就知道怎么个过程

本程序是在 MFC 中使用 OpenCV 的演示程序，由3部分组成。 一、Windows 下用 MFC 编制的程序框架 采用设备无关位图DIB实现Windows多文档模式下图像的显示，实现显示的关键函数StretchDIBits的原型如下：

可以控制多种相机的开源程序代码，例如佳能，尼康等，并且能够实现PC上功能操作