opencv简单处理图像

在监控场景中用kalman滤波对目标轨迹进行跟踪预测，kalman滤波的两大步骤是预测和更新，当场景中由于遮挡等原因目标跟踪丢失得到轨迹片段，用kalman对缺失的轨迹点进行预测，kalman两大假设前提是高斯、线性。对于非高斯非线性系统不适用，目标运动建模是满足匀速运动

为了计算出地形点(Xi, Yj)上的高程值,一般需要首先从DEM地形数据中搜索到其所属的栅格,然后利用栅格交点处的高程值和二次线性插值函数来计算得到其高程值。但是这种方法每次都必须从海量的DEM地形数据中搜索出一个特定的栅格,而目前搜索算法的最优时间复杂度不会低于log(n)。为了充分利用计算机的移位计算的特点,文中采用2i倍的放大或者缩小DEM地形数据栅格的方法。这种方法省略了栅格搜索过程,从而大大提高了计算性能。其原理如图4所示:缩放显示图像时,栅格数减少一倍,需要合并四个相邻栅格。其中的虚斜线表示原来的栅格和等高线,黑粗线表示由新栅格计算得到的等高线。

资源描述应用canny对边界提取后，在应用局部线性回归对边界进行平滑，最终得到平滑边界，在和原图进行比对，适合初学者，程序简单，参数可以适当改变

自己写的Matlab程序，实现了Canny算子对于图片的边缘检测功能。步骤分为：1，为源图像进行高斯低通平滑滤波。2，计算梯度幅值图像和角度图像。3，为图像进行非最大值抑制。4，用双阈值处理和连接分析来检测。

YUV播放器，VS2008工程，可自定义帧宽帧高，可分帧播放。 YUV播放器，VS2008工程，可自定义帧宽帧高，可分帧播放。 YUV播放器，VS2008工程，可自定义帧宽帧高，可分帧播放。 YUV播放器，VS2008工程，可自定义帧宽帧高，可分帧播放。 YUV播放器，VS2008工程，可自定义帧宽帧高，可分帧播放。

应用背景本代码演示了如何检测一个特定的色，通过调整色调，饱和度，从跟踪栏值关键技术这个代码可以用来识别蓝天背景的白云

剪切人脸图像。python2.7代码。需要添加IPL1.1.7。功能是对齐人脸。输入参数是左右眼的位置。

资源描述 该程序实现简单的图片缩放功能，首先load一张图片，然后将其resize成你所需的尺寸大小，同时可以将结果图显示或者保存，整体效果如下：

使用opencv进行肤色分割，可以划分出完整手型，并可测量出手掌重心，还可以进行腐蚀和膨胀去噪点。学习opencv不可多得的例子

K-L 变换  L2-PCA  图像融合  多光谱图像   全色图像 利用l2-pca对多光谱图像和全色图像进行图像整合，针对主成分分析的特性，将其应用于图像融合，可以把多波段的图像信息最大限度的表现在融合后的新图像中 首先计算参加融合的两幅源图像的协方差矩阵，然后求其特征值对应的特征向量，最后利用与最大特征值所对应的特征向量来确定两幅图像的加权系数。