快速背景高斯混合模型

该项目演示了一个全面实施传统的“浮雕”和“雕刻”的形象过滤器。这些效果的灰度版本可使用任何自定义过滤引擎来计算（参见，例如，http://www.tannerhelland.com/982/custom-image-filters-vb6/）。然而，这充分执行比自定义过滤器引擎更快和更轻，并且还提供到雕刻/浮雕于特定颜色的选项

Rob Hess的代码好像是linux上的，我稍微改了下，让Windows+VS2008能跑。main函数在track1.c里，默认是处理附带的视频，当然可以方便的改成从摄像头输入视频(cvCaptureFromCAM)。我用的是opencv2.0，没有测试低于2.0的版本。程序开始后，读入第一帧图像后，需要用鼠标拖动出跟踪目标区域，(然后按回车)。跟踪区域较小时速度较快，跟踪区域大时明显变得很卡。代码还需要gsl库的支持，我用的是gsl1.8,

资源描述视频处理中前景提取的基本方法，处理速度快，可以得到运动目标的边框。

它将读取像素的像素和计算有差异，将存储在另一个矩阵。从这些我们可以分析图像帧中的每个像素的强度

本源码是利用labview中的vision模块所写的，具有利用电脑本身的摄像头采集，显示图片（彩色）的功能，同时在采集之后使用者可以命名并保存到使用者所需的文件夹之内，为方便采集多张图片，本程序利用当前时间作为默认保存名。在此之外，本程序可以打开使用者已有的图片（彩色）。

OpenCV机器学习SVM支持向量机的分类程序，可用于模式识别的多分类。也以用于实验或工程项目，我才用的是opencv243的库，部分代码如下： #include"opencv243.h"#include #include #include using namespace std;int main(int argc, char* argv[]){

结合Kinect v2.0+ VS2012+openCV2.4.9，将Kinect v2.0深度帧存到openCV2.4.9类型的图像函数格式（Mat image）中，并将获取的kinect v2.0深度图像输出到文件夹里保存.这里涉及到Kinect v2.0的打开，depth数据的获取，以及与openCV2.4.9相结合的数据格式，还有使用sprintf_s函数将图像保存到指定的文件夹下。

由于sift算法提取到的特征点数量太多，而且检测到的特征点中伪特征点较多，且分布不够均匀，不能够很好地反映图像特征。此外每个特征点都有128维的特征向量，而且算法中包含经过大量的高斯卷积过程，所以算法运算量十分巨大，配准的速度慢。故考虑采用Harris算子代替近点SIFT 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

基于PCA的图像融合算法，首先求出源图像的协方差矩阵，然后根据该矩阵的最大特征值所对应的特征向量确定各源图像的权值。

这是 Microsoft 基础类 c + + 库的一部分。签名识别