车辆检测与跟踪

KNN 分类器

应用离散傅里叶变换的快速算法FFT分析信号的频谱。深刻理解应用FFT分析离散和连续信号的原理，掌握分析过程中出现的现象及解决方法。

这个小程序，跟踪它的颜色的对象。它获取框架源从网络摄像头，然后，它跟踪对象。它使用 （开源） openCV 库。它将作为图像处理初学者很有用。

在Altera FPGA上实现的视频处理系统工程程序，通过采集AV通道的视频数据，存储到SDRAM中，然后读取数据进行处理，最后VGA口输出。可以灵活的添加其他处理模块，如定义LCD显示，音频处理，LED灯点亮、数码管显示等模块。

该算法是criminisi算法的经典程序，对于初学者有很多的帮助，以及有现成的图片，可以很好的将criminisi算法从 入门到掌握。

这是使用粒子滤波进行多目标跟踪的源代码。是在opencv1.0+VC6.0下编程。欢迎大家下载、试用。谢谢大家的支持！

这是一篇有关于食品当中的阴影检测的代码，有需要的朋友们可以借鉴一下，当然，在运行的时候也需要修改一下路经即可。希望对大家有用吧！

轨迹球控制 By Terence J. Grant 如果只用鼠标来控制你的模型是不是很酷?轨迹球可以帮你做到这一点，我将告诉你我的实现，你可以把它应用在你的工程里。 我的实现是基于Bretton Wade’s，它是基于Ken Shoemake’s 实现的，最初的版本，你可以从游戏编程指南这本图上找到。但我还是修正了一些错误，并优化了它。 轨迹球实现的内容就是把二维的鼠标点映射到三维的轨迹球，并基于它完成旋转变化。 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

2001年，Adaboost算法首次应用到了人脸检测应用上，并得到了很好的效果，在人脸检测方面取得了巨大的成就：1）首次采用Haar特征来对人脸图像的灰度分布情况进行描述，由于Harr特征的简单有效性，提高了检测速度；2）挑选出一些具有样本能力的Haar特征的组合来构成强分类器；3）采用由粗到精的思路来构造级联人脸检测器，先用强分类器把图片中大多数的背景和无关区域滤除，再增强分类器的复杂度，继续滤掉剩余的无关区域，最后剩下的就是人脸区域，该种方法达到了提高了人脸检测速度的目的。本资源位Adaboost人脸检测的具体实现。

这是一个matlab下处理立体匹配的完整代码，来源于国外的一个大学例程，包含详细的.m文件和交叉编译的cpp、h文件等，适合仔细研读具体的算法原理