数字图像形状匹配

这是一种对一维条码的识别，需要安装opencv2.4，条码是EAN-13码   只有一个cpp文件  经过测试 可以执行

本文的主要目的是通过采用 k-均值和遗传算法得到非重叠和可靠的输出。不同的色彩空间都是在我们的应用程序中输入图像的简单 (K-均值的基础） 聚类技术融合。

颜色直方图，量化，采用72级量化，对图像处理初学者很有帮助，目前在研究图像检索，也是初学者，慢慢学习相关的知识，通过这些程序对毕业设计有了进一步的认识。

程序主要是验证图像处理的一些算法，主要对印刷体汉字识别方法做了较为深入的研究，研究讨论了印刷体汉字的行切割以及列切割，同时研究了通过BP神经网路识别汉字的方法。首先，首先利用高斯平滑滤波器，对图像进行平滑处理，去掉了一些不必要的干扰。然后使用全局阈值法来进行二值化处理，随后分别利用水平投影和垂直投影相方法来对印刷体汉字进行行切割和列切割，最后通过已经训练好的BP神经网路对汉字进行识别。这个系统还有不是很完善的地方，一是它的识别精度还不是很高，这是因为没有采用特征提取的方法，只是简单的使用像素匹配的方法来对汉字进行识别；二是系统不是很稳定，有的时候设置同样的参数前后识别的结果就不相同。

此源代码被实施，以检测手，这样做是为了手势的手，手掌中心，

在本文中，我们目前 DCT （离散余弦变换） 块应用级图像压缩 JPEG （联合摄影专家组） 算法的有效性。结果表明该算法是在压缩的情况下最有效的因为它有非常良好的压实性能与能源相关的值。作为一项基本原则，我们消除高频率，并保持低和介质不会明显影响形象。在实际应用中的人脸检测、 皮肤颜色、 面部识别、 虹膜、 指纹等遇到了 DCT 的 JPEG 压缩算法

资源描述This software is intended for research purposes only.  All rights reserved.  Copyright rests with the authors. When using this software, please ackowledge the effort that went into development by referencing the following paper: A Hough Transform-Based Voting Framework for Action Recognition. A. Yao, J. Gall & L. Van Gool (CVPR 2010). Questions or comments concerning the code can be addressed to Angela Yao (yaoa@vision.ee.ethz.ch). The bulk of the code was developed from work detailed in the paper  Class-Specific Hough Forests for Object Detection. J. Gall and  V. Lempitsky (CVPR 2009) with code available here: http://www.vision.ee.ethz.ch/~gallju/projects/houghforest/houghforest.html =============================================================================== USAGE & NO

由高斯分布驱动的水平集，由李旺实现。这篇论文发表于2009年的信号处理

斯坦福大学教授写的opencv源码 光流法，这个光流法的程序是能够直接运行的，内部甚至配置好了相关的工程条件和视频

h.264的编解码JM8.6版本，亲测可用。在vs2005环境下，运行良好，能够正确的编解码视频，并且配置方便，对于学习264编解码的人来说，是很有作用的。由于没有进行过多的优化，编解码速度比较慢，有兴趣进行264开发的人可以自己在这个基础上进行二次开发