基于HSV色彩空间的粒子滤波跟踪程序

资源描述这里在VS2010和opencv2.4.9的环境下编码的调取摄像头并对摄像头捕捉到的图像进行处理。第一步：初始化摄像头。第二步：设置图像属性。第三步：获取一帧图像》第四步：显示图像cvshowimage().第五步：保存图像。第六步：对图像进行阈值分割。第七步：对图像进行二值化处理.

原创图像分割程序。实现工作台表面缺陷的自动分割。基于梯度图操作，对得到的梯度图进行开运算去噪，然后二值化后经过一定的形态学处理可以得到缺陷轮廓。但由于噪点过多，因而效果不理想。本程序通过在两个尺度上同时操作，高尺度的图精细，噪点多；低尺度的图粗糙，但包含的噪点少。因此在用低尺度图得到的结果作为种子图，用高尺度的图作为生长依据，最终得到理想的分割结果。

资源描述This software is intended for research purposes only.  All rights reserved.  Copyright rests with the authors. When using this software, please ackowledge the effort that went into development by referencing the following paper: A Hough Transform-Based Voting Framework for Action Recognition. A. Yao, J. Gall & L. Van Gool (CVPR 2010). Questions or comments concerning the code can be addressed to Angela Yao (yaoa@vision.ee.ethz.ch). The bulk of the code was developed from work detailed in the paper  Class-Specific Hough Forests for Object Detection. J. Gall and  V. Lempitsky (CVPR 2009) with code available here: http://www.vision.ee.ethz.ch/~gallju/projects/houghforest/houghforest.html =============================================================================== USAGE & NO

本程序描述了用C++编写的fir滤波器的程序，程序中包含dfd.h，fir.h， dfd-impl.h，fir-impl.h通过调试可以运行，希望对大家有帮助，可以作为学习的。

功能介绍：    要将中文信息生成为二维码，使用了有源码的QRCode，但它默认不支持中文，在网上找到的办法，一般都是这样的：修改库QRCodeLib中的类QRCodeEncoder.cs 将public virtual Bitmap Encode(String content)里面的 return Encode(content, Encoding.Unicode); 修改为 return Encode(content, Encoding.GetEncoding("gb2312"));这样生成后，一部解码软件是可以解码的，但是像360的安全二维码就不行，我猜测它是使用了UTF-8来解码的。 因为中文编码有UTF-8和gb2312两种，于是上面的代码改为return Encode(content, Encoding.GetEncoding("UTF-8"));这样就比较完美了，360安全二维码能够识别了，其它软件也能识别了。

有的行人检测演示和测试此压缩文件中的一些照片。 与 OpenCV 2.3.0 的图书馆，我发现，使用默认分类器的行人。该功能是面向梯度直方图和分类的方法是支持向量机。 "hog_svm_image.cpp"正在检测一系列的名字列在一个文本文件中的照片。 "hog_svm_avi.cpp"从一段视频，只检测一个由一张图片，而无需使用跟踪方法检测到。

TPicShow 在纯 Delphi 代码是图像滑块控件具有176过渡效果。TPicShow 的主要特征是： 可以以编程方式控制图像过渡 图像可以伸展或在控件的客户端区域中居中显示 控件可以显示背景图像为居中，舒展，或平铺 转型进程可以使用分离的线程 新的过渡效果可以方便地执行和添加到控件 TDBPicShow 是 TPicShow 从一个 blob 字段中加载位图、 jpeg、 图元文件，png （Delphi 2009 年及以后） 图像的能力的识别数据的版本。

Retinex可在光线条件不好时改善图像的视觉渲染。当光线较暗时，我们的眼睛可以正确地看到颜色，但照相机和摄像机不能很好地处理这个问题。MSRCR（MultiScale Retinex with Color Restoration）算法是Retinex滤波器的基础，其灵感来自于眼睛的生物学机制，以适应这些条件。Retinex代表视网膜+皮质。

皮肤的颜色已被证明是一个有用的线索前, 过程的人脸检测、 定位和跟踪。图像内容过滤，内容了解视频压缩和图像的颜色平衡应用程序也可以受益于自动检测图像中的皮肤。近几年文献见诸众多作品为肤色分割和检测

用于图像处理中的图像预处理，是视频图像处理中必要的基础步骤。从图像的第一个像素点开始依行遍历全部像素，在每个像素点上，移动结构元素B的映射的中心与其重合，然后判断此位置的结构元素是否有对A集合的覆盖，如果有，则保留这个点，否则对此点取反（按照如下的符号约定，即将改点灰度值设置为0）。