运动探测器

开源的软引擎-Gouraud着色实现DirectX源码。                                                                                                                       、

应用背景 自从微软发布了kinect for windows sdkv2.0以来，开发者们就利用此外设优越 特性来进行手势识别，尤其是此更新版本加强了对骨骼进行追踪的特性。 关键技术用于kinect 的手势识别程序。一个不错的例子，易于上手-this source code is based on the IR camera kinect, and also hand gesture reconiztion theory is applied .

采用滑动窗口及直方图来计算窗口内的中值，代替传统的排序求中值法，获得较高的算法执行速度。稍加修改阈值及首个窗口的目标取值就可以生成最大值、最小值滤波的算法，即对应于形态学中的膨胀与腐蚀。

应用背景Mean shift作为一种有效地特征空间分析方法，在图像滤波，图像分割，物体跟踪等方面都有广泛的应用。OpenCV分别实现了mean shift用来做跟踪、分割和滤波的函数。关键技术OpenCV分别实现了mean shift用来做跟踪、分割和滤波的函数。 其中滤波的c++函数原型为： void pyrMeanShiftFiltering(InputArray src, OutputArray dst, double sp, double sr, intmaxLevel=1, TermCriteria termcrit=TermCriteria( TermCriteria::MAX_ITER+TermCriteria::EPS,5,1) ) src和dst分别为输入和输出图像，8 bit,3 channel,sp和sr为空间域和颜色域的半径，maxLevel为分割用金字塔的最大层数，termcrit为迭代的终止条件。、 分割的函数原型为： void gpu::meanShiftSegmentation(const GpuMat& src, Mat& dst, int sp, int sr, int minsize, TermCriteria criteria=TermCriteria(TermCriteria::MAX_ITER + TermCriteria::EPS, 5, 1)) 大部分参数与pyrMeanShiftFiltering相同，minsize为最小的分割区域大小，小于这个大小的区域会被合并。 OpenCV sample里用pyrMeanSh

超像素分割，包括源码、EXE可执行程序、测试图像、使用说明等。代码完全可执行，不需引用其它库，不需进行其它设置。超像素分割一般对图像分割会形成过分割，所以可将其作为一般图像分割前的预分割处理，可用于模式识别等领域，当然也可用于医学图像分割领域。 程序基于文本框在文本框中输入需要 分割的图像超素点数，然后击开始按钮可以选择在文本框中输入需要 分割的图像超素点数，然后击开始按钮可以选择分割的图像，如下所示：点击开始按钮选择图片 ，该图是一幅神经元线粒体的显微片 ：然后选择处理图片的存储位置：处理后的图像如下所示：改变参数超像素点的目可以得 到不同的结设计，这需要根据实际来进行选 到不同的结设计，这需要根据实际来进行选 择，比如上图因为像的分辨率不是太多所以我们需要超 素点将择，比如上图因为像的分辨率不是太多所以我们需要超 素点将择，比如上图因为像的分辨率不是太多所以我们需要超 素点将择，比如上图因为像的分辨率不是太多所以我们需要超 素点将像素点取为 200 ，得到如下所示结果： ，得到如下所示结果： 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

本代码是《MATLAB图像处理实例》中第三章的例子，本代码主要是介绍一些图像处理的基础知识，包括图像的类型转换，如何在MATLAB中读取一个图像，以及怎么在MATLAB中显示图像。

图像细化算法大全,C语言哟，很少免费开放下载的

应用背景图像的特征提取和特征匹配，用sift算法，SIFT特征检测算法 ，检测的特征点具有平移、旋转、尺度变化不变性，实验效果较好。-The SIFT feature detect algorithm.The feature is scale- and rotation-invariant.The algorithm performs well in experiments.关键技术sift提取特征，然后进行匹配。基于SIFT的图像配准程序 SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力-Hot and difficult of the current research areas of domestic and foreign feature point matching based the SIFT image registration program SIFT feature matching algorithm is its ability to match between the two images, can handle translation, rotation, affine transformation case match problem, even in some degree images taken at any angle with more stable feature matching ability

图像融合操作的非常完美的源程序图像融合操作的非常完美的源程序图像融合操作的非常完美的源程序

传播神经网络算法的源代码 这是监督的神经网络，需要学习率和势头的两个学习参数