OpenCV图像灰度变化

此项目包含使用两个摄像头的立体视觉摄像机的标定。它是使用 opencv 249 linux 平台实现

利用opencv库函数建立 高斯背景模型，同时利用EM在线算法更新背景。然后利用背景与前景匹配，提取运动前景，通过一定的算法，可以消除阴影，但是效果不是很理想。

纯c代码的MP4编解码,纯c代码的MP4编解码,纯c代码的MP4编解码,纯c代码的MP4编解码,纯c代码的MP4编解码,纯c代码的MP4编解码,纯c代码的MP4编解码,纯c代码的MP4编解码,纯c代码的MP4编解码,

在用稀疏表示做图像去噪、去模糊、恢复、修复时通常需要用到表示系数的求解，而OMP是最常用的经典解法之一。

using 2-D Discrete Wavelet Transform in c++ using 2-D Discrete Wavelet Transform in c++ using 2-D  请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

近年来，加速增长的数字媒体收藏集和特别是静止图像集合，这两个专有和在网络上，建立了需要为发展的人类-为中心的高效的访问和检索的视觉信息的工具。需要管理这些图像和目标图像响应用户查询 h 的定位成为一个重要的问题。图像分类是有效地处理海量图像数据库的重要一步，使高效的检索算法的实现。图像分类是指的一种数字图像分为不同的类别，在特定的数据集，基于属性值内的分组。这样做的目的是为了替换图像数据的可视化分析与定量技术。本项目提出了图像分类技术的基础使用离散余弦变换、 沃尔什变换的变换后图像的特征向量。特征向量的各种大小是 8 × 8、 16 X 16、 32 X 32、 64 × 64 和 128 × 128 等生成的。所提出的算法被过的数据库1000 幅图像传播超过 10 个不同的类。欧氏距离作为相似性度量。设置一个门限值来确定查询图像属于哪一类的。

应用背景这个应用程序的设计和建造的苹果。此应用程序使您可以识别QR码，例如将QR码的文本代码。你可以建立你自己的应用程序与这个项目。关键技术图像处理。模式识别二维条码识别Harris角点检测客观的

稀疏度自适应(SAMP)信号重构算法在源信号稀疏度未知的情况下能够较为精确的恢复源信号，并且该算法的复杂度不高，能够很好的适应于压缩感知中对一维和二维信号的恢复，是贪婪类算法中比较新的一种算法。 本代码将原图像lena在离散余弦稀疏基下稀疏表示，测量矩阵选取高斯随机矩阵，用SAMP算法对原图像进行重构。  

可以调整图像色阶、锐度、反色、灰底均衡，还可以对图像进行反转、平移、旋转等操作

通过2个picture控件，扑捉视频，达到拍照功能利用普通的简易摄像头，通过C#语言即可开发成简易视频程序。本实例利用市场上购买的普通摄像头，利用VFW技术，实现单路视频监控系统。运行程序，窗体中将显示舰体摄像头采集的视频信息