基于opencv的目标检测与跟踪

本程序可以针对图像中的模糊形变和仿射形变的问题，采用归一化方法来消除仿射变换的影响，得到对仿射形变具有不变性的矩仿射不变量。采用中心对称点扩展函数方法得到对模糊变换具有不变性的矩模糊不变量。

应用背景 简单的基于pil库 和python自带函数来实现序列直方图 并将其打包成exe文件  在没有python环境下也可以运行 对多种格式的序列图片进行处理 。。关键技术循环获取整个序列的像素值 然后画出其直方图  并将其打包成exe  文件 使其在不同的环境下可以运行。。

蚁群算法模拟使用C ++语言，包含了蚁群元启发式算法使用了许多类和方法。

应用背景图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。关键技术现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。1998年以来，研究人员不断改进原有的图像分割方法并把其它学科的一些新理论和新方法用于图像分割，提出了不少新的分割方法。图像分割后提取出的目标可以用于图像语义识别，图像搜索等等领域。

使用DirectShow和opencv开发的多目标跟踪程序。openCV采用1.0版本。可以完成视频的目标跟踪。

读取 JPG JPEG 格式的图像文件中的EXIF信息的VFP程序。

此项目工程主要完成模式和非模式对话框的显示，非模式对话框好处在于，创建弹出窗口时可以采用该模式，这样便于修改，否则还需将改窗口关闭后才可进行下层窗口的操作。很实用的代码。

人脸识别是研究的关键领域之一。它有许多应用程序和使用。许多方法和算法提出了像 3D 人脸识别等。 人脸识别来下像视网膜、 虹膜、 指纹等生物特征的识别。张脸的特征被称为生物 标识符。生物特征识别不很容易伪造、 放错位置或共享访问通过生物特征识别，因此 标识符给了我们更好地保护的方式提供服务和保障。我们还可以开发很多聪明的人 应用程序可能会提供安全和身份认同，我们提出一种新型脸识别使用的方法 RobustPCA 和径向基函数网络。这些系统可

使用openc读取并显示一张图像。作为一个范例，该样例使用的是opencv 2.0的接口和函数，使用了Mat（2.0新加入的结构），调用了imread、imshow、waitKey等函数用于绘制图像。

 1.将当前路径调整为“ex003”，在“ex003皮肤素材”文件夹里有13幅包含人体的彩色图像，试任取若干幅图像采集皮肤作为皮肤库，保存在“皮肤库.bmp”中；2. 运行“GetHSVThresh.m 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