opencv1.0--金字塔分割--prysegmentation

基于matlab的灰度AGV路径识别程序，包括求图像的最大最小灰度，迭代最佳阈值分割算法进行阈值分割以及“开”运算。

实现了被切割机切成等份的碎片的拼接，其中相似度关系是通过matlab得出的，先通过matlab相似度算法，得到所有图片之间的相似度关系，再通过本程序将相似度关系转化为碎片序列，再通过画笔画到画板上。

手势检测从视频序列中检测到手并定位手的区域，该过程对于特征的选择与处理相当关键，肤色及运动信息是经常被采用的两个有效的特征。但是，现实环境中由于光照变化、背景复杂及其它不可预知的干扰，仅一个特征往往不能有效地定位出手，需要多种特征互补，手势检测方法分为基于肤色信息、基于运动信息及多信息结合三类。本实验通过肤色信息检测出人手的位置，并使用红色矩形框框出区域。该实验从视频中检测出人手并定位手的区域。

利用SIFT算法实现图像特征点的检测与提取，再用SANSAC算法筛选优秀特征点。

光学字符识别 (OCR) 的目标是进行分类 （通常载于一种数字图像） 的光学模式对应字母数字或其他字符。OCR 的过程涉及几个步骤包括分割、 特征提取和分类。每个步骤是一个字段本身，并简要地这里描述的 Matlab 实现 OCR 的上下文中。

可以实现多个目标的跟踪，但是有一定的缺陷，需要后期的改正，要弄清楚camshift的相关原理必须从MEANSHIFT着手了解，更多的是混合高斯与camshift结合这一块，程序比较复杂，需要对OPENCV有一定的认识和了解，所以特别是相关的函数，大家一定要清楚之后才可以调试，建议使用VS2010和opencv进行配置实现相关的功能

这是梯度下降法的一种实现。它将帮助神经网络或相关的图像处理。

资源描述基于opencv的图像处理程序，利用了visual studio C++的平台

提出了一种新的适用于自主驾驶系统的车道线检测----基于改进最小二乘法拟合的车道线检测。算法首先将摄像头采集的一帧帧图像，截取感兴趣的下半部分进行灰度变换，得到灰度图像；其次采取高通滤波，小波变换，来进行边缘增强与检测；之后采取最小阀值二值化得到二值化图像,采用最小二乘法拟合车最后采用粒子滤波进行车道线的跟踪。实验表明，该算法简单、鲁棒性强,能准确地检测到车道标识线。

给定两幅图像，计算两幅图像间的差异，包括均值和方差的差异。