彩色制造跟踪

资源描述delphi界面下的模糊C均值图像分割程序，可以在MyFile.txt文件中查看每次迭代的结果。

粒子群优化算法(Particle Swarm optimization,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。通常认为它是群集智能 (Swarm intelligence, SI) 的一种。它可以被纳入多主体优化系统(Multiagent Optimization System, MAOS).粒子群优化算法是由Eberhart博士和kennedy博士发明。

运用harris角点检测算法实现角点检测，根据阈值筛选角点。opencv2.4.3

结合Kinect v2.0+ VS2012+openCV2.4.9，将Kinect v2.0彩色帧存到openCV2.4.9类型的图像函数格式（Mat image）中，并将获取的kinect v2.0彩色图像输出到文件夹里保存.这里涉及到Kinect v2.0的打开，color数据的获取，以及与openCV2.4.9相结合的数据格式，还有使用sprintf_s函数将图像保存到指定的文件夹下。

这是关于立体匹配的程序，其中使用的匹配算法包括NCC、SAD、SSD算法，对于学习立体匹配的朋友来说是非常有帮助的。

与Fourier变换相比，小波变换是空间（时间）和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析，解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。小波变换联系了应用数学、物理学、计算机科学、信号与信息处理、图像处理、地震勘探等多个学科。数学家认为，小波分析是一个新的数学分支，它是泛函分析、Fourier分析、样条分析、数值分析的完美结晶；信号和信息处理专家认为，小波分析是时间—尺度分析和多分辨分析的一种新技术，它在信号分析、语音合成、图像识别、计算机视觉、数据压缩、地震勘探、大气与海洋波分析等方面的研究都取得了有科学意义和应用价值的成果。

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：  

C++ demo for Kaihua Zhang"s paper:"Real-Time Compressive Tracking",能够很好的实现实时跟踪。对做跟踪方面的研究着有一定的帮助！

通常情况下滤波会导致图像细节信息模糊化，从而造成信息损失，如何在实现平滑滤波的同时又能够保留边缘细节信息，在图像分割前具有重要意义，该程序通过扇区划分，避免了通常的矩形区域划分缺陷，滤波效果很好。

应用背景这个程序从Kinect获取信息。你可以通过使用这个程序，得到骨骼图像的角度，位置，角速度，左和右的身体部位的扭矩。它记录的数据每500ms。它读取串口力和陀螺传感器。你可以从任何串行端口获得任何数据，你可以很容易地使用这个项目。有数据流控制算法，使您可以得到所需的数据包没有这个你可以得到混合数据包或不完美的数据包。诗必须安装Kinect sdk1.8你应该Kinect装置。关键技术它使用Kinect SDK 1.8。骨架跟踪。串行端口读取。串行口流控制。