harris角点检测程序

demo_permutation - 演示中的图像的层叠柱版本和使用修补基置换重新排序它的结果之间“平滑度”的差异。我们比较使用移动积所获得的两个一维信号的平滑性。我们还说明了如何通过贴剂的路径看起来当其重排序是通过图像的光栅扫描和补丁基于置换定义等。 demo_inpainting - 图像使用在重新排序的补丁基地排列，然后将丢失的像素是使用立方插值重建图像修复实验。demo_denoising - 图像去噪实验中使用的图像中重新排序的补丁基地排列，然后用学到的过滤器过滤。

基于样例的图像修补方法，可以用于移除较大的目标，修复较大的区域。VC++环境很好的代码 非常详细，欢迎下载。一起交流啊 很详细的啊基于样例的图像修补方法，可以用于移除较大的目标，修复较大的区域。VC++环境很好的代码 非常详细，欢迎下载。一起交流啊 很详细的啊

基于camshift(meanshift)的视频运动目标跟踪算法，在VS平台下编写，使用了OPENCV库，基于HSV颜色空间的处理。使用方便，跟踪效果好，显示背景、前景、统计目标颜色直方图。

功能：可以绘制椭圆，矩形，直线，可更改绘制线条的类型，宽度，颜色等，有预览小窗口等简单的小操作，基于MFC

这是一篇有关于食品当中的阴影检测的代码，有需要的朋友们可以借鉴一下，当然，在运行的时候也需要修改一下路经即可。希望对大家有用吧！

应用背景kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。聚类，简单地说就是把相似的东西分到一组，同 Classification (分类)不同，对于一个 classifier ，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”这样一些例子，理想情况下，一个 classifier 会从它得到的训练集中进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做 supervised learning (监督学习)，而在聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东西聚到一起，因此，一个聚类算法通常只需要知道如何计算相似 度就可以开始工作了，因此 clustering 通常并不需要使用训练数据进行学习，这在 Machine Learning 中被称作 unsupervised learning (无监督学习)。关键技术kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。

资源描述本资源主要使用VC++编程实现了FVS的指纹识别算法，并采用MFC设计了操作界面，包括样本登记和指纹识别两个部分，算法经本人调试通过，可放心使用。

本资料非常详细的介绍Kinect相机的标定过程，是学习各种相机标定的参考材料。另外，里面还介绍了标定的原理标定的棋盘等。

资源描述这是一个用C++编写的人脸识别程序，其中也有少部分用到一些QT，能够基本实现预期功能，可能代码还不够完善，欢迎大家指出缺点，以后还有进步空间

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。