基于HSV色彩空间的粒子滤波跟踪程序

图像配准是一种确定待拼接图像间的重叠区域以及重叠位置的技术，它是整个图像拼接的核心。本文采用的是基于特征点的图像配准方法，即通过匹配点对构建图像序列之间的变换矩阵，从而完成超宽幅图像的拼接。为了提高图像配准的精度，本文采用了RANSAC，LM等算法对图像变换矩阵进行求解与精炼，达到了较好的图像拼接效果。

使用IR 模块  DE2-115 开发板配备有一个红外接收（IR）模组（型号：IRM-V538N7/TR1），相关的电路图可以在DE2-115 系统光盘里面的DE2_115_datasheetIR_Receiver 目录下找到。需要注意的是，这个一体化接收模组，仅兼容38kHz 载波脉宽调制模式。附带的使用uPD6121G 芯片编码的遥控器可以产生与接收器匹配的调制信号。

VC++图像处理代码，包含各种操作，图像增强，图像匹配等等

如何检测一张照片中汽车的对象，使用 openCV 项目和平衡配装优化问题算法完整文档作为 html 文件中的描述

这个想法是开发一种算法，我们可以对水稻计数。使用边缘检测器是正确的方式去做。如果您下载并运行此代码，它将可能看到一个好结果的算法。享受它。

本项目应用于医学领域的医学图像融合的多通道digonesis。它将使图像融合的质量更好。

本代码提供了最基本的图像读取，保存图像，处理图像，如水平镜像，垂直镜像等。里面含有三种操作影像的方法内存法，指针法和像素法。

使用C语言编写的图像去隔行的程序，可以处理视频，输入为RAW文件。经多次实现，效果良好，当心使用。使用的MELA算法，即一种线性的领域插值方法，基于的事六邻域。MELA算法是对ELA算法的改进，效果有显著提高。可以作为参考，对初学者很有帮助。

pencv2.4.0以上的版本提供了stitcher类，可以很方便的实现几幅图像的拼接，关于这个类详细的介绍，可以参考文档： http://docs.opencv.org/2.4.2/modules/stitching/doc/high_level.html?highlight=stitcher#stitcher。     该类主要用的成员函数有createDefault，用于创建缺省参数的stitcher；estimatedTransform，用于匹配图像、分析摄像头旋转角度；composePanorama,生成最后的拼接图像。文档中提示如果对stitching的整过过程不熟悉的话，最好不要使用以上两个函数，直接使用stitch就行了。关于图像拼接的过程，涉及到特征点的提取、特征点匹配、图像融合等等比较复杂的过程，可以参考相关论文和期刊。

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