鼠标控制opencv

Tracking Algorithm: Object Delineation Method Multiparticle Files:          Description MCShape03.m     Tracking algorithm Partwobeads.m   Sample parameter file Twobeads.avi    Sample movie       Instructions: Download the tracking algorithm and sample parameter file.  The parameter file is set up for the sample movie,  or use your own uncompressed avi

ransac算法， 去除误匹配点，可提高匹配的质量，也可提高匹配的速度，感兴趣的同学可以下载看看，

ipmage 处理

真实性和版权保护是在处理数字多媒体的两个主要问题。图像水印是最流行的方法，用于版权保护的离散小波变换 （DWT） 执行原 2 级分解（封面） 图像和水印图像嵌入在最低水平 (LL) 子波段的封面图片。逆离散小波变换（IDWT） 用来从水印图像中恢复原始图像。和离散余弦变换 （DCT），转换成图像块兆位和使用离散余弦逆变换的然后重建。在本文中我们比较了水印使用离散小波变换和离散小波变换离散余弦变换方法性能分析的峰值信噪比，相似因子的水印和恢复的水印基础上。

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此示例应用程序演示了BlobCounter类的用法，该类允许在指定的图像中查找所有单独的对象。它找到每个单独的对象，提供其属性，并在其他框架类的帮助下，为每个对象或其四边形的角点提供凸包（如果对象确实是四边形，则应以良好的精度找到其角点）。

目的： 若要编写一个程序，直方图绘制的图像。 理论： 图像的直方图是情节的灰度级出现数量 反对的灰度值的图像。直方图提供了便利的表达方式 在一个图像，但它的强度是无法传达任何有关空间关系信息 之间像素为单位）。直方图提供了更好地了解有关图像的对比度和亮度。 将朝着低灰度级别的值而聚集暗图像的直方图 明亮的影像将朝着更高的灰度级聚集。同样的一种低的直方图 对比度图像不会被同样传播和高对比度图像直方图会有 平等的信息传播中的灰色的级别值。 数字图像的灰度级在 [0，L 1] 范围内的直方图是离散 函数 h (r k) = n k，哪里是 k 是第 k 个灰度级别和 n k 是图像中的像素的数目 具有灰度级 r k。直方图被规范化除以每个其值的总数 n 图像中的像素，由表示 n.Thus，归一化的直方图鉴于由 P (r k) = 为 nk k=0,1.L-1。P (r k) 给出灰度级 r k 的发生概率的估计的值。

使用opencv进行肤色分割，可以划分出完整手型，并可测量出手掌重心，还可以进行腐蚀和膨胀去噪点。学习opencv不可多得的例子

对比度增强

这个程序是从一般的图像计算HOG积分图像。这个HOG功能被广泛使用，因为它具有较高的推广能力。