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这一项目执行对象跟踪使用潜在的支持向量机方法。它被编译使用 opencv 249 和 visual studio 2010

数字图像处理与机器视觉将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，介绍了数字图像处理和识别技术的方方面面，内容包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取。本书还对于机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)，并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别(OCR)和人脸识别两大热点问题。 本代码为该书配套的VC工程源码，非常棒，推荐大家了解数字图像处理与机器视觉的基础内容。

这是对图像中的人脸提取其中的LBP特征，用到了OpenCV中的图像的类型IplImage，将图像中的人脸的纹理提取出来，这样便可以消除光照对人脸图像的影响，对于图像中的有用的信息表示为1，其他表示为0，这样就可以将lbp特征显示出来

里面有隐马尔可夫模型，这是一个十分经典的模型，十分有助与大家学习和研究工作                                    

本文介绍了视频增强技术的方法，包括空域增强和频域增强，叙述了几种重要滤波器的优缺点及其适用范围。对有雾图像进行分析，找出雾天图像退化的主要原因是灰度值集中在一个比较高的水平。然后针对这种情况对图像进行处理，使得图像对比度增强。以直方图均衡化为主线，搭配了一些其他处理，达到了较好的处理效果。

边缘检测是图像处理中的最重要的主题之一。为此提出了许多方法但他们大多有表现疲弱中噪声的图像，因为噪声像素决意作为边缘。在这个项目中，两种新方法表示基础上分层自适应神经模糊系统 （HANFIS）。每个方法包含 HANFIS 营办商，收到的一些邻近的像素的值，并决定所需数目中心像素的边缘与否。列车简单图像用于设置每个 HANFIS 运算符的内部参数。实验结果表明这些方法是对脉冲噪声鲁棒性，准确提取边缘像素。

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使用C++实现基本的图像处理功能，包括图像平移，图像旋转，图像镜像，图像缩放。还包括一些边缘检测的算法，有Robort边缘检测算子，Sobel边缘检测算子，Log边缘检测算子，以及基于MATLAB的傅里叶变换程序。比较实用，效果也很不错。

海康网络客户端示例，用delphi编写的实例，适用于海康编码卡 ds4000 四路编码或者8路编码