canny边缘检测，高斯

资源描述C++实现的RGB与HLS颜色空间互换程序，在图像处理中会经常用到，算法简单，容易理解，可直接移植的需要的地方

opencv2.4.9+VS2010打开摄像头，并且显示摄像头拍到的图像，并且将得到的图像边缘化，转化为黑白图像，只显示物体边缘特征，也可以只显示灰度图，只要把我注释掉的打开来就可以了，使用vs打开，配置好opencv的环境后，就可以直接运行了，注意是x64，还是x86的机器。

BCB6.0使用VFW库open web摄像头构建，

应用背景粒子滤波算法是一个采用蒙特卡罗采样进行贝叶斯滤波的方法。这种方法有许多的用途，但它已经成为进行物体追踪最好的方法。从概念上讲，一个粒子滤波算法包含一个被监视系统的状态的概率分布。关键技术在本项目中，状态就是指被追踪物体的位置、大小等等。在许多情况下，非线性和非高斯型在物体的运动和相似性建模上会得到一个难以处理的滤波分布。粒子滤波采用将这个分布重新表示为一组加权值，或称为粒子的方法克服了这个困难。每个粒子表示一个可能的系统状态实例。换句话说，每个粒子描述了被追踪物体可能处于的一个方位。一个粒子集包含了被追踪物体最有可能处于的方位。因此，我们可以通过寻找在粒子滤波分布中最大的权重来确定物体最有可能处于的状态。

使用的 opencv 版本為2.4.9 在Visual Stdio 2013 C++下編譯 簡單的show image 程式

应用背景遥感成像的时候，由于飞行器的姿态、高度、速度以及地球自转等因素的影响，造成图像相对于地面目标发生几何畸变，这种畸变表现为像元相对于地面目标的实际位置发生挤压、扭曲、拉伸和偏移等，针对几何畸变进行的误差校正就叫几何校正。关键技术系统原理是先读取HDF中的经纬度数据集，然后建立51*51的GCP控制点，通过对GCP点的投影转换来对角度数据集和辐射定标后的科学数据集进行几何校正。在几何校正的过程中将角度数据重采样到1000*1000分辨率，以便后来进行气溶胶反演的时候，按行列号查找角度数据。

对于初学者来说很有用，十分简单易懂，每个步骤流程交代的很清楚！介绍了理想的高通滤波器，高斯高通滤波器，二阶巴特沃斯高通滤波器，二阶巴特沃斯高通加强滤波器，然后对低通滤波模糊后的图像分别进行以上四种滤波，得到原始图像，低通滤波模糊后的图像，理想高通滤波后的图像，高斯高通滤波后的图像，巴特沃斯高通滤波后的图像，巴特沃斯高通加强滤波后的图像。

该实例很好的展现了如何通过vsg这一场景图语言加载flt，通过vp将模型经过vsg对节点的读取，成功在vp中展现。此例子短小精悍，容易理解，易懂，通过磁粒子的学习更好的掌握一门古老而又应用广泛的语言-vsg。希望对大家有帮助

使用canny算子进行边缘检测，带有测试图片，其中包含已经编译好的部分代码，可以直接运行

  基于模板匹配操作比较简单，实现效果也是比较好的。该方法的主要思路是待检测图像与先前做好的模板图像之间提取的特征向量逐个进行比较，计算它们之间的相似度，然后将图像归于相应的类。本次实验使用的模板是trainImgs中的train20.dat文件先建立模板，然后  在计算待检测图像与模板之间的欧氏距离，与设定的阈值相比较，从而检测出该图像的人脸区域。#include "stdafx.h"#include "facedetect.h"#include "facedetectDoc.h"#include "facedetectView.h"#ifdef _DEBUG#define new DEBUG_NEW#undef THIS_FILEstatic char THIS_FILE[] = __FILE__;pDC->TextOut(600,10,"操作说明：");pDC->TextOut(600,40,"步骤一：载入训练库 *.dat 生成模板");pDC->TextOut(630,60,"（训练库在程序关闭前只需载入一次）");pDC->TextOut(600,80,"步骤二：载入 *.raw 或 *.txt/*.lst");pDC->TextOut(630,100,"如果载入的是 *.txt/*.lst 列表");pDC->TextOut(640,120,"按 Page Down/Up 翻页");pDC->TextOut(650,140,"（需要修改 *.txt/*.lst 里边的存放地址）");pDC->TextOut(650,160,"（注意存放地址不得出现中文或符号