行人检测的代码 HOG+SVM使用了Klaman 滤波预测行人轨迹

通过水平集的数据处理可以将摇杆影像中的特征对象进行提取，针对所要研究的对象进行分析，大大的提高了研究的进度，避免了不必要的误差充。

相信使用过的朋友应该会喜欢上libjpeg，它简单易用、压缩质量可以随意控制、并且稳定性很好，但是，官方网站给提供的libjpeg库，不论是进行压缩时还是解压缩时，都需要用到FILE，使得我们如果想在内存中直接压缩或解压缩图像还要自己实现相应的结构，总之，比较麻烦，尤其对初学者，更是不知从何处入手，幸运的是，libjpeg给我们提供了源代码，今天我就为大家介绍，怎样修改源代码，使libjpeg可以非常容易的直接处理内存中的图像，而无需借助文件操作。

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基于阈值法和形态学方法的图像分割和目标提取！ 本代码主要处理图像中的文字的分割与提取！ 提供了一幅原始图像用于测试！

此程序能够实行图形的旋转和平移，在VS2008上能正确的运行，却能够实现任意角度的旋转，任意距离的平移

基于SVM（机器学习中的支持向量机）的分类样本训练，训练处模型（model），用model再对测试样本（test_sample）进行预测.

使用说明：第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。 首先，打开图像（256色） 再次，进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中该系统的识别率一般为90%另外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作。但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。步骤为：“256色位图转为灰度图”“灰度图二值化”“去噪”“倾斜校正”“分割”“标准化尺寸”“紧缩重排”另外注意，要识别的图片，要与win.dat、whi.dat位于同一目录。此两文件保存训练后网络的权值参数

本程序在打开图像时可以实现图像各种动态效果，包括扫描，移动，交叉飞入，百叶窗特效，马赛克显示，栅条显示，图像渐现，中间扩张，中间收缩，其中扫描，移动，和交叉飞入，百叶窗这些特效中还可以选择方向，各种特效都包含进去了。

&提出了一种基于Bernsen算法和支持向量机（SVM）的车牌识别方法；

应用MFC，基础的图像处理代码，有简易界面和主要代码的注释。适合初学者和C语言读程序薄弱人群。