K-means算法

应用背景平均背景法是一种学习背景场景和分割前景目标的简单方法。这种方法只能用于背景场景中不包含运动部分。而且，这种方法还要求光线保持不变，比如室内静止场景。关键技术 在视频对背景进行建模的过程中，每2帧图像之间对应像素点灰度值算出一个误差值，在背景建模时间内算出该像素点的平均值，误差平均值，然后在平均差值的基础上+-误差平均值的常数(这个系数需要手动调整)倍作为背景图像的阈值范围，所以当进行前景检测时，当相应点位置来了一个像素时，如果来的这个像素的每个通道的灰度值都在这个阈值范围内，则认为是背景用0表示，否则认为是前景用255表示。

基于Qt平台开发的图片无损压缩，有简单的UI界面，图片输入格式为PNG，压缩为无损压缩，利用像素有效编码和解码

一个手势识别来控制鼠标的软件 通过摄像头捕捉手的移动从而来控制鼠标-A gesture recognition software to control the mouse through the camera to capture hand movements to control the mouse

基于内容的图像检索，即CBIR(Content-based image retrieval)，是计算机视觉领域中关注大规模数字图像内容检索的研究分支。基于内容的图像检索的研究还涉及了图像处理(Image Processing)、图像检索(Image Retrieval)等多个研究领域。简单的CBIR系统，允许用户输入一张图片，以查找具有相同或相似内容的其他图片。而传统的图像检索是基于文本的，即通过图片的名称、文字信息和索引关系来实现查询功能。用户输入一串文字，检索系统给出与该文字直接相关的图片。

从opencv/sample里获得cvInRangeS函数可用于检查一个矩阵中的像素灰度值是否属于某一指定范围。并且可以输出一个单通道矩阵来进行标识。

资源描述H264编解码器源代码，包括H264编解码播放器和编解码的源代码

资源描述应用matlab编写的canny边缘提取边界分割算子，很强大的边界提取算子，彩色图像的输入，如何你想要修改成为自己的图像，可以通过更改低通跟高通滤波的阈值来对自己的图像进行具体处理，真心很强大的程序，适合初学者的matlab程序

opencv1.0初级安装软件， OpenCV于1999年由Intel建立，现在由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了JAVA、Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。最新版本是在2014年4月25号发布的2.4.9。 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

利用MFC编程显示一个对话框，以及对对话框的设计风格，修改主框架的显示风格，要读进一幅bmp格式的图像。

应用背景该算法是从一个静态相机视频背景减法。所有您需要做的是提供一个视频，你可以得到前景视频。你必须提供背景模型。 ； ；然后比较这个设置为当前的像素值来确定该像素是否属于背景，适应模型，通过随机选择的值来代替从背景模型。这种方法不同于那些古老的价值观的基础上，首先应更换经典的信念。最后，当像素是背景的一部分，它的价值是传播到邻近的像素背景模型。我们描述方法的详细资料（包括伪代码和使用的参数值）和比较其他减背景技术。效率的数字显示，我们的方法优于最近的和成熟的国家的最先进的方法的计算速度和检测率。我们还分析了一个缩小的版本，我们的算法的一个比较和每像素一个字节的内存最低限度的性能。看来，即使是这样的一个简化版本，我们的算法的性能比主流技术。关键技术在这段代码中使用的技术是视觉工作室。语言是C + +。该算法有很多的应用程序，可以帮助你在前景检测 ；一个典型的视频监控小目标检测：盛传为物体的轮廓是非常精确的因为没有空间滤波。这对小目标的一个有效的检测是特别有用的。 ；一个更好的划分对象的深度图的氛围和RGB同时使用噪声图像中盛传的表演后处理工具对象分割。修复与氛围感应范围（深度）地图