Fuzzy C means图像色彩分割

基于matlab的灰度AGV路径识别程序，包括求图像的最大最小灰度，迭代最佳阈值分割算法进行阈值分割以及“开”运算。

基于模板的匹配。主要是利用种子模板的方法，对一幅图像进行检测。适合新手学习，望高手绕道。

l  跨浏览器，可兼容IE7--IE10， FireFox， Chrome， Opera等几大内核的浏览器，且不需要浏览器再加装任何控件。 l  多系统兼容性、可移植性:由于只包括前台UI,因此二次开发者可很方便将本插件用在任何一种需要流程图的B/S系统应用上，流程图的详细实现逻辑完全交于后台程序开发者自己实现;

h.264的编解码JM8.6版本，亲测可用。在vs2005环境下，运行良好，能够正确的编解码视频，并且配置方便，对于学习264编解码的人来说，是很有作用的。由于没有进行过多的优化，编解码速度比较慢，有兴趣进行264开发的人可以自己在这个基础上进行二次开发

遗传神经网络在特征分类方面，有着非常广泛的应用。通过先期的学习，能够通过分类得到特定的对象和特征。将其用在图像分割上面，主要对特定类型的一类图像进行分割。

Simulink 基于对象跟踪文件。它用于跟踪红色的对象并报告其位置插入图片的框架。Web cam 视频输入。此外跟踪此程序可以区分的对象，如下所示： -是红颜色的对象的基础 -绿色的颜色是前面的另外进行了定位的对象的对象 -最后的蓝颜色给作为对象的 ID： -一种蓝色颜色在红色的外框-内检测到标记为 1 -两个蓝色的区域，在红色的外框-内检测到标记为 2 等。 也使用 UDP 协议这个代码可以用来将信息发送到另一个实例的 matlab 运行，或连到另一台计算机。

OpenCV机器学习SVM支持向量机的分类程序，可用于模式识别的多分类。也以用于实验或工程项目，我才用的是opencv243的库，部分代码如下： #include"opencv243.h"#include #include #include using namespace std;int main(int argc, char* argv[]){

本人发表的一篇中文核心的程序代码。是camshift目标跟踪检测的C++代码。里面还借助了部分OpenCV视觉库中的函数。程序是完整可用的，只要自己加载进一段运动视频即可。

这个项目的目标是在实时，与较高的检测率和几个误报检测人类。人类探测器达到 20 帧/秒速度和先进的检测精度，而不是诉诸特别像 GPU 硬件使用只有一个处理线程。轮廓线是人体检测，最重要的信息来源和相邻像素之间的比较情况迹象的关键编码轮廓。

代码实现了何凯明09年发表的论文《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》，实现了暗通道的提取和引导滤波器的matlab实现，