行人检测

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 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

应用背景  计算机图形学的作业，期中包括二维图形几何变换，三维图形几何变换，中点划线法，扫面线填充法，数值微分划线法，可以直接运行在。  关键技术  该程序是在Vs2008+opencv条件下编写的，可以直接运行，其中三维图形几何变换功能最全，包括三维平移，三维透视，立方体分别绕X、Y、Z轴旋转

通过水平集的数据处理可以将摇杆影像中的特征对象进行提取，针对所要研究的对象进行分析，大大的提高了研究的进度，避免了不必要的误差充。

使用跟踪移动目标的例子,详细文档。卡尔曼滤波是目标跟踪的主要功能,程序使用卡尔曼滤波器实现正确的跟踪移动目标

Markov 随机场  图像分割ICM算法步骤1.设定图像的分类数K、势函数B以及算法迭代次数IterMax2.使用K-均值算法计算初始分割结果3.估计特征场参数4.计算特征场能量 5.计算标记场能量6.根据能量最原则，估计新的分割结果7.判断终止条件是否满足，如果满足则算法停止，否则回到3

代码实现了何凯明09年发表的论文《Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior》，实现了暗通道的提取和引导滤波器的matlab实现，

基于opencv的车道线检测代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。效果一般

 图像的自适应魏纳滤波, 程序能够运行出正确的结果，希望对各位有帮助。 

应用背景在自动识别方面的研究主要集中在统计方法上。这已导致的规范和提取的统计特征，如运行长度分布，倾斜分布，熵，和边缘铰链分布。边铰分布特征优于所有其他统计功能。边铰分布是一种特征，其特征是一个书写方向的变化手写文本中的笔画。通过一个窗口，提取的边缘铰链分布滑动过的边缘检测到的二进制手写图像。每当窗口的中央像素是在，这2个边缘片段（即连接序列的像素）从这个中央像素出现被认为。测量和存储的方向作为对。联合概率分布是从一个大样本，这样对。关键技术我们改进了劳伦斯范德华maaten优秀的包装可在http://www.cs.unimaas.nl/l.vandermaaten/laurens_van_der_maaten/software.html笔迹鉴别。我们认为一个完整的二维概率分布，需要考虑的角度，对所有可能的组合，比原代码。代码已经使用我的笔迹数据库的测试，可以在HTTP：/ / www.iam。unibe。CH / ~ FKI / iamdb /。关键词：MATLAB源代码，识别，，作家，作家匹配，作者验证，在线作家识别，边铰链，手写，手写。

用VC 6的向导创建一个Dialog型的MFC程序框架。设置两个按键，分别为读入图像跟图像处理，生成二值图像显示在第二个框架里。