OFDM的相位追踪代码

应用背景这个应用程序的设计和建造的苹果。此应用程序使您可以识别QR码，例如将QR码的文本代码。你可以建立你自己的应用程序与这个项目。关键技术图像处理。模式识别二维条码识别Harris角点检测客观的

基于Visual Studio 2010的计算机视觉+ openCV2.4.5得到的10对图像，以计算出摄像机，包括焦距，旋转和转换的更确定的参数，并计算点的3-D世界。与一些像素误差，但好于几乎整个采样图像。

这是关于立体匹配的程序，其中使用的匹配算法包括NCC、SAD、SSD算法，对于学习立体匹配的朋友来说是非常有帮助的。

该程序是使用MATLAB编写的代码，代码为超像素分割算法的代码。代码实现了超像素分割的自动选取种子点，分割速度快，对于一些小区域的目标也能准确分割出，分享给各位图像处理研究方向的人使用！

基于opencv的图像检索系统，输入待检索图像后，选择检索库路径并选择检索方式：基于颜色特征、基于形状特征或者基于颜色和形状综合特征点击【开始检索】按钮即可得到检索结果。

应用背景粒子滤波技术在非线性、非高斯系统表现出来的优越性，决定了它的应用范围非常广泛。另外，粒子滤波器的多模态处理能力，也是它应用广泛的原因之一。国际上，粒子滤波已被应用于各个领域。在经济学领域，它被应用在经济数据预测；在军事领域已经被应用于雷达跟踪空中飞行物，空对空、空对地的被动式跟踪；在交通管制领域它被应用在对车或人视频监控；它还用于机器人的全局定位。关键技术粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods)，它是利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法(SequentialImportance Sampling)。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。这里的样本即指粒子,当样本数量N→∝时可以逼近任何形式的概率密度分布。

资源描述 改程序可以方便直观的查看RGB与HSV的值，同时加入了鼠标移动消息的相应，鼠标移动到屏幕任何一点，程序都会显示对应点的RGB和HSV值，具体界面如下：  

基于opencv对图像实行双线性插值缩放以及最临近插值缩放#include "highgui.h" #include "cv.h" IplImage *src=NULL; IplImage *dst1,*dst2; void main() { double scale1=0.1; double scale2=10; CvSize dst1_size; CvSize dst2_size; src=cvLoadImage("E:学习VC文件c++ pricticepro1pro1.jpg"); //缩小系数 dst1_size.width=(int)(src->width*scale1); dst1_size.height=(int)(src->height*scale1); dst1=cvCreateImage(dst1_size,src->depth,src->nChannels); cvResize(src,dst1,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)缩小 //放大系数 dst2_size.width=(int)(dst1->width*scale2); dst2_size.height=(int)(dst1->height*scale2); dst2=cvCreateImage(dst2_size,src->depth,src->nChannels); cvResize(dst1,dst2,CV_INTER_NN);//像素插值(最邻近插值)放大 cvNamedWindow("原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvNamedWindow("缩小10倍后图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvNamedWindow("缩小10倍后再放大10倍还原图",CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage("原图",src); cvShowImage("缩小

陈-尊为区域模型也是主动轮廓线模型自然图像进行分割。此程序提出由陈尊于 2001 年实施的高级别的图像分割算法。基于区域主动轮廓线模型是改进标准 snake 模型 Kass 等人提出。Kass et al 模型的主要限制是它利用梯度基于外部力量，以适合于所需的对象边界轮廓。如果梯度不是足够强大，这可能会导致树结构的结果。该模型利用 region 的属性，从而可以甚至为噪声的图像成功地工作。

网上好多ffmpeg都需要自己编译，而且模拟器编译总是不过，这个是已经编译过的，我目前就在用，模拟器可以完美运行的。下载完成后直接把bin文件下的直接拖到工程中就行了。很方便。上传后方便以后使用。