opencv_learning

资源描述用actionscript3.0做的能够对小的图像进行简单的处理，比如将彩色照片变为黑白，反相，锐化，加噪处理，平滑处理等，具有打开图片和保存处理过的图片的功能。

应用背景 很多背景场景都包括复杂的运动目标,解决这种问题的较好方法是获取每个像素或者一组像素的时间序列模型,这类模型可以很好的处理时间起伏。但是,计算复杂度高而且耗时。为了获得与自适应滤波相当接近的性能 关键技术 采用Codebook来建模场景中感兴趣的状态,选择RGB颜色空间模型,学习一个覆盖组成图像像素三个通道上的Codebook,可以有效的解决像素剧烈变化的问题,从而鲁棒探测出场景的前景目标。通过实验结果表明,提出的基于Codebook背景模型的目标 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

正交匹配追踪算法，在分解的每一步对所选择的全部原子进行正交化处理，这使得在精度要求相同的情况下，OMP算法的收敛速度更快。MP一般只能满足第k个残差和xk正交，这也就是前面为什么提到“信号(残值)在已选择的原子进行垂直投影是非正交性的”的原因。如果第k个残差和fk不正交，那么后面的迭代还会出现fk中已经出现的项，很显然fk就不是最优的，这也就是为什么说MP收敛就需要更多次迭代的原因。不是说MP一定得到不到最优解，而且其前面描述的特性导致一般得到不到最优解而是次优解。那么，有没有办法让第k个残差与正交，方法是有的，这就是要谈到的OMP算法。

该示例对载入的人脸图片先经过与处理之后，对人眼，鼻子，嘴的位置进行定位和检测。

在场景图像上通过模板匹配技术，找到与之匹配的精确定位位置，程序中对于每个模板分别给出了最后的目标定位位置坐标，默认左下角的坐标为（0,0），得到偏差

实现运动模糊方向和运动模糊长度参数估计的方法。其中，方向估计用的是差分法，长度估计用的是频域的暗条纹方法。

摘要：故障诊断起着物理的重要作用 故障分析与产量的学习过程。随着数百亿 晶体管被集成在一个芯片上，多个故障可能 存在的。随着多个故障，故障屏蔽和加固效果 可能会出现。它们可能会导致基于单故障常规 诊断方法，如在一个时刻的单个位置（SLAT） 为无效。如果没有流行的SLAT方法失败 够SLAT图案可以由单个stuckat说明 故障。此外，一个真正的硅缺陷可能表现为不同 故障在不同的故障模式模型（DM），它可 无效使用单故障模型的方法SLAT 在所有失败的模式。在本文中，我们介绍的概念 故障元件，支持多种故障模型，并使用faultelement 图（FEG）考虑故障屏蔽和加固 多故障之间的影响。基于所有失败的FEGs 模式，最有可能的故障位置和故障的因素 被反复识别。同时，FEGs是迭代地 修剪跟踪的其余多个故障的影响，直到 所有的故障点被确定，所有的FEGs减少 为null。实验表明，该诊断 方法可以识别，即使在​​多个故障的位置 DM具有较高的诊断精度和分辨率。 关键词：故障诊断，故障元件，故障元件 图（FEG），多种故障模式，多重故障。

matlab练习程序（随机直线采样） 我只是感觉好玩，写了这样一段程序。原理就是先随机生成两个点，然后根据这两个点画直线，最后在直线上的像素保留，没在直线上的像素丢弃就行了。最后生成了一幅含有很多空洞的图像。当然，对含有空洞的图像是可以用修复算法修复的。我也尝试修复了一下，用的算法我过去也写过，可以看 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

资源描述matlab的数字图像实时稳定技术及其实现源代码，在matlab7.0以上使用，已测试，可直接用代码

使用c++编程语言，结合opencv库，分别采用拟合法和灰度重心法提取图像中圆斑中心，其中采用迭代法自动确定二值化阈值