jpeg图像库

图像匹配就是用模板图像和待匹配图像上的搜索窗口之间的像素灰度值的差别，来表示二者的相关性，相关性的大小即可表示匹配的准确率，使用fft算法实现两幅图像的互相关匹配，可以对有角度旋转的图像实现匹配。

导入彩色图片并转换成灰度图片显示出来，C++，RGB转灰度

一个用c++实现的meanshift算法，很有用很搞笑，支持并行计算，适用于高级用户

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

本研究工作的主要目的是从特定的MRI扫描中识别肿瘤及其定量；

OpenCV中的Gabor小波程序，包括.c和.h文件，对图像进行多方向、多尺度滤波。把以上文件添加到工程中，调用cvGabor()函数，实现滤波，函数内参数有说明，具体看源文件内部。

人脸识别方法的 matlab 程序代码基于局部性保持投影（LPP）

本代码以class的形式，编写C++程序。结合Kinect v2.0+ VS2012+openCV2.4.9，将Kinect v2.0彩色帧存到openCV2.4.9类型的图像函数格式（Mat image）中，并将获取的kinect v2.0彩色图像输出到文件夹里保存.这里涉及到Kinect v2.0的打开，color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。

提出了一种新的适用于自主驾驶系统的车道线检测----基于改进最小二乘法拟合的车道线检测。算法首先将摄像头采集的一帧帧图像，截取感兴趣的下半部分进行灰度变换，得到灰度图像；其次采取高通滤波，小波变换，来进行边缘增强与检测；之后采取最小阀值二值化得到二值化图像,采用最小二乘法拟合车最后采用粒子滤波进行车道线的跟踪。实验表明，该算法简单、鲁棒性强,能准确地检测到车道标识线。

应用背景粒子滤波技术在非线性、非高斯系统表现出来的优越性，决定了它的应用范围非常广泛。另外，粒子滤波器的多模态处理能力，也是它应用广泛的原因之一。国际上，粒子滤波已被应用于各个领域。在经济学领域，它被应用在经济数据预测；在军事领域已经被应用于雷达跟踪空中飞行物，空对空、空对地的被动式跟踪；在交通管制领域它被应用在对车或人视频监控；它还用于机器人的全局定位。关键技术粒子滤波(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(SequentialImportance 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。