基于opencv的目标检测与跟踪

基于粒子滤波的目标跟踪。颜色直方图特征。参考资料 1。基于颜色的概率 Tracking2。基于颜色的自适应粒子 filter3。ECSE 626 项目： 基于颜色的自适应粒子 Filter4。关于在线非线性、 非高斯贝叶斯跟踪的微粒过滤器的教程

VisionLab允许为安全行业、科学和其他应用程序快速开发功能齐全的计算机视觉应用程序。它还包括Hough线、边缘检测、轮廓检测、Haar人脸和目标检测、鲁棒特征和目标检测/跟踪组件。

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应用背景 适用于数码相机等手持设备拍摄到的字符图片实现图片左下角时间识别、图片中存在的较大字符区识别。 字符区字符数建议8个以上，如果要识别的字符数有变化，可对程序中一个对字数数进行筛选的参数进行修改即可。 关键技术关键点：如何在整个图片中搜寻到字符区的方法以及搜索到以后如何进行筛选出真正的目标区。

粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods)，它是利用粒子集来表示概率， 可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样 法(Sequential Importance Sampling)。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行 近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。这里的样本即指粒子,当样本数量N→∝时可以逼近任何形式 的概率密度分布。

图像处理的课程设计、基于Python语言+图像处理+svm的验证码识别

对输入的图像进行二维离散小波变换。使用 Daubechies 系列 1，并可通过看在.zip 文件中的 WD1.py 文件中定义下载的 WD1 模块验证。对不起，没有 README.txtThis 可用于图像处理应用程序如增强和特征提取

利用RTP/RTCP协议线程的几个例子，适用于初学者，希望对大家有帮助！RTP/RTCP协议是居于UDP传输的-