模糊逻辑

图像分割包括：区域法、边界分割法、边界形成法。本例介绍的是像素聚类法（区域法）

用于检测图像中的显着区域的显着图。代码是用matlab检测显著区域。 ；有效的方向特征，绘制。

h.264的编解码JM8.6版本，亲测可用。在vs2005环境下，运行良好，能够正确的编解码视频，并且配置方便，对于学习264编解码的人来说，是很有作用的。由于没有进行过多的优化，编解码速度比较慢，有兴趣进行264开发的人可以自己在这个基础上进行二次开发

人脸特征点识别代码，可做学习之用。使用vs2010和opencv4.0开发，当人脸出现在摄像头中时，可以检测出人脸特征点的位置并标定出来

应用背景本科毕业设计，题目为 《基于深度学习的车辆识别系统》。本代码为对图片的批量处理，将图片用opencv转换为文本数据形式。关键技术对图片进行批量转换，由于深度学习模式是对向量进行学习，本处代码主要为将指定文件夹内的图片全部转换为0~255间的数字组成的向量，并存到文本中

Rob Hess的代码好像是linux上的，我稍微改了下，让Windows+VS2008能跑。main函数在track1.c里，默认是处理附带的视频，当然可以方便的改成从摄像头输入视频(cvCaptureFromCAM)。我用的是opencv2.0，没有测试低于2.0的版本。程序开始后，读入第一帧图像后，需要用鼠标拖动出跟踪目标区域，(然后按回车)。跟踪区域较小时速度较快，跟踪区域大时明显变得很卡。代码还需要gsl库的支持，我用的是gsl1.8,

classification_colormap_pauli_C3，SAR图像，用于pauliRGB分解显示。将全极化影像进行PauliRGB分解后，产生的三分量，进行编码设色，合称为PauliRGB图像。

里面有三个程序：第一个读取视频序列，程序里有提取视频序列的简单易懂的例子，提取视频帧并可以对视频帧进行你想要的处理，程序中也有对视频序列进行用canny算子的边缘提取处理，并且与原视频对比输出，你也可以更改里面的处理程序来满足自己的需要。第二个是对特征点的跟踪，在视频中提取运动物体的特征点，并对特征点进行跟踪。第三的是提取前景物体。这些程序分开编写可以让大家更得理解，也可以更好的运用的自己的大型项目中。

本程序是极化图像的分割中实用的wishart方法，先用H、A方法将图像分割成为9各区域，然后用该方法进一步处理，并且最终输出结果

我的任务是要熟悉图像和网格分割算法，使用代数拓扑。代数拓扑检查空间的拓扑由学习抽象的代数结构，而莫尔斯理论建构的空间顺序，注意到其拓扑结构的变化。坚持理论是什么使这些定量的方法之间的连接，通过将分配给每个拓扑功能其生命周期中由一步一步建筑空间。这种理论能够通过基于分水岭的方法主要被用于分割的目的。本质上，流域程序认为图像或网格被水淹了水，与湖泊沉积盆地新兴地形景观。随着水平的上升，从相邻盆地水域满足沿分水岭线，成型段边界。这通常会导致 oversegmentation，所以合并迈出的一步是必要的对于我们可以使用持久性理论。考虑的算法基于聚类的过程，由弗雷德里克 ·那个开发。人的 INRIA 沙克雷，法国 ；其中建立流域的方法，在附近区域图，并合并段鞍点的基础相应的地方 extrememum 与鞍点，即坚持的高度差异将召开会议。在灰度图像、 位图自己或它的梯度给出了图，而彩色图像映射到颜色空间，在哪里我们寻找的盆地中的点云密度极大的吸引力。三角网格模型通常要分割的一些近似的曲率。根据项目建议书只实现了图像的分割算法，在 c + + 语言。在灰度案例中，我得到有用的结果为合成和一些简单的自然图像。对于彩色图像，我是能够有效地再现的原创文章，结果，但该算法很难调，和性能优化是必要的为实际使用。三角网格模型，为我考虑过各种签名功能和基于持久性的分割算法，以及前瞻性的执行有关的潜在问题。