VS2012+openCV2.4.9，图像的连续读取和存储成.XML文件

简单的jpeg编码实现，包括DCT，量化，zigzag，行程编码等函数，对于初学者应该很有帮助

该代码是用来利用LMS(最小均方误差)算法进行数字识别代码，该代码的识别率相对于其它算法很高，运行速度快，准确率高。

利用opencv和VC环境  对图像进行各种处理  包括预处理和分割等，编写一个MFC程序框架

Matlab代码的工作包括捕捉视频与我的脸移动进出

Latest Matlab implementation of Local Phase Quantization (LPQ) descriptorsLPQ(Local Phase Quantization)算法的原理是假设平滑函数h(x)中心对称，则其傅里叶变换为H(u)，对所有H(u)≥0有∠G(u)= ∠F(u),其中F(u)和G(u)分别为原图像和平滑后图像的傅里叶变换，因而在H(u)≥0条件下，图像对平滑有不变性。

 以R、G、B为轴建立空间直角坐标系，则RGB图的每个象素的颜色可以用该三维空间的一个点来表示，而Gray图的每个象素的颜色可以用直线R=G=B上的一个点来表示。于是rgb转gray图的本质就是寻找一个三维空间到一维空间的映射，最容易想到的就是射影（即过rgb空间的一个点向直线R=G=B做垂线），事实上Matlab也是这样做的，并且有Gray = 0.29900 * R + 0.58700 * G + 0.11400 * B。

使用HOG+SVM训练行人分类器，vs2008+opencv实现的工程，保证可以使用。样本图片由于太大，不好上传，大家可以在别处下载。代码简洁清晰，注释详细，是学习SVM和行人检测的很好的实例。

camshift 源码 采用opencv实现在视频中可以跟踪想要跟踪的目标，还可以调节阈值等等，是一个很好地学习样本。

这是一个用于全色图像和多光谱图像融合的C++代码，代码齐全，有原图像，运行就能得到融合结果，而且里面有多种融合方法，如主成分变换、三角HIS变换、普通圆柱体HIS变换、拉伸圆柱体HIS变换、相关系数法和Brovey变换等方法。

目前，使用VS+opencv 2.4.9中 进行行人跟踪时，现有的程序只是结合Camshift 程序而已，其缺点就是目标遇到遮挡的时候，容易丢失。为了解决这个问题，本人引入kalman知识，对行人运动进行实时预测，当目标遇到遮挡的时候，可以进行预测，这时候能提高鲁棒性。本文的Camshift + Kalman进行行人跟踪预测代码是基于opencv2.4.9进行编写的，可以直接拿来应用，非常方便。有兴趣的朋友，可以在本算法的基础上进一步进行优化，相信由此代码基础，下一步的工作会轻松很多。本代码，也有助于新入门的程序员进行深入学习，或者直接拿来进行实验开发等等。