行人检测的代码 HOG+SVM使用了Klaman 滤波预测行人轨迹

一种新的单目标长时间（long term tracking）跟踪算法。该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡等问题。同时，通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的“显著特征点”和检测模块的目标模型及相关参数，从而使得跟踪效果更加稳定、鲁棒、可靠。

应用背景如今，由于照相机性能的限制，使得人们不能很好的拍摄一幅幅面比较大的图像。针对于此，本代码利用c++结合opencv，实现了多幅图像的拼接，并且得到比较好的效果。关键技术主要通过分析图像的特征，然后提取出图像中有用的相关联的角点，最后利用角点匹配技术，初步得到匹配的图像。由于在匹配过程中，存在部分匹配不当的角点，所以在应用图像融合技术，达到更好的效果

本系统的代码是在VC6.0平台下完成的。VC实现的人脸检测系统，全部基于MFC实现。通过颜色空间转换、 皮肤颜色建模、膨胀、腐蚀、去除伪人脸区域、二次膨胀与腐蚀，从而大致定位人脸区域。再通过眼睛亮度 与色度匹配、嘴巴匹配从而精确定位人脸。 实验结果可以精确定位人脸区域。 以下是算法文件清单： DIB.cpp DIB.h 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

加深理解FIR数字滤波器的时域特性和频率特性，掌握FIR数字滤波器的设计原理与设计方法，以及FIR数字滤波器的应用。

此应用程序可让您使用手指手势的计算机屏幕上绘画......它是使用 opencv249 和 visual studio 2010 生成的

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资源描述将一系列图片合成视频。通过设置一系列图片的命名为连续数字，程序代码可以实现输出为顺序播放该系列图片的视频。并且在程序中可以通过调节视频帧率改变图片在视频中的播放速度。默认的视频输出格式为avi格式。

本代码是《MATLAB图像处理实例》中第三章的例子，本代码主要是介绍一些图像处理的基础知识，包括图像的类型转换，如何在MATLAB中读取一个图像，以及怎么在MATLAB中显示图像。

在这个程序中，通过离散小波分析和输入图像来得到一个基于高频子带图像插值的图像分辨率增强技术。边缘的增强的基于平稳小波变换 （SWT） 引入一个中间阶段。为了将输入的图像分解成不同子带，使用了离散小波变换。然后，对高频子带以及输入的图像进行插值。估算的高频子代通过平稳小波分析得到的高频子代修正。然后，所有这些子相结合，通过使用逆离散小波变换 （IDWT） 生成一个新的高分辨率图像。定量和视觉结果显示了该方法的优势超过常规和先进的图像分辨率增强技术.

c++  实现 两条平行线之间的距离测量 图像腐蚀 边界提取 测量