纹理特征提取

目标检测的matlab代码，能在windows上运行，代码并不是个人原创，而是在别人基础上稍作修改，移植到windows平台中

依次读取指定文件内的图像，并对其进行特征点检测和提取，最终进行匹配。图像的检测、提取和匹配都分别以两种方法完成。一种方法参数为指针，图像特征点的检测和提取在opencv中可一步完成，另一种方法参数为向量，特征点检测提取分步执行。故以此为基础的特征匹配在opencv中也有两种实现方法。该算法对两种不同参数类型的方法进行测试，比较其耗时并记录测试信息

C++环境下的k-means聚类算法，实现图像分割，运用k-means算法实现对图像的分割，内有详细的程序说明，实现方便，利用vc++6.0 实现，编译环境

分析图像、物体和视频信息过程，我们常把看到的物体用直方图（histogram）表示，直方图可以用来描述各种不同的事情，如物体的色彩分布、物体边缘梯度模板，以及表示目标位置的概率分布。直方图广泛应用在计算机视觉应用中，简单说，直方图就是对数据进行统计，将统计值组织到一系列事先定义好的bin中，bin中的数值是从数据中计算出的统计量，这些数据可以是诸如梯度、方向、色彩或任何其他特征。直方图获得的是数据分布的统计图。 cvCvtPixToPlane openCV里面的一个函数 可以看作cvSplit是他的宏：  

本程序是基于v4l2的视频采集，采集jpg格式图片的时候必须先添加，jpeg第三方库才能够得到，本程序适应于任何usb摄像头。下载的源码里面有 三方库的安装方法以及三方库的源码包，直接打开可用。编译程序运行前，请先阅读readme。

本文作者开创了多目标协同分割算法在现有的数据集中分割效果良好，用途很广泛。文的优点在于：由于标号增长的准确性在图形转换半监督学习框架中主要依赖于图形节点的相似性有多可靠，在Gunhee Kim ，Eric P. Xing[9]等人提出的多前景协同分割中节点代表着图像区域，它们的相似性既不是很容易区别又不是特别的稳定，尤其是不同图片中相同物体很大的外观差别，分割成属于不同物体的相似性有可能大于分割成相同的物体。这样本文提出结合全局连通约束图形转换半监督学习框架。每个约束项能够看成是一个线性不等式，基于此，我们开创了切平面算法，它能够解决线性不等式约束项和标号增长的凸一元二次方程之间的迭代，寻找最大违反约束项。

应用背景用于标准灰度图像的JPEG压缩，编码。计算压缩比，PSNR的值关键技术压缩中用到许多编码方法Huffman编码、RLE 、DPCM

这一项目执行跟踪没有颜色强调......它的多个对象编写的 matlab 2014a......希望你喜欢它

基于opencv的图像检索系统，输入待检索图像后，选择检索库路径并选择检索方式：基于颜色特征、基于形状特征或者基于颜色和形状综合特征点击【开始检索】按钮即可得到检索结果。

资源描述 资源描述(VS2010+openCV2.4.11) 基于Gabor+PCA+SVM的性别识别共有三个程序组成：1）图像预处理，从人脸数据库提取人脸，为提取特征做准备；2）运用Gabor对特征提取，并用PCA降维，训练出SVM性别分类器；3）由训练出SVM性别分类器，对输入的图像进行性别识别。这是第三部分代码。