K-means算法

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。

代码是在李春明教授的Drlse模型上改进而来，用基于区域的符号压力函数替代边缘指示函数，并设置了可变权系数，使初始轮廓线只要位于图片上，无论与待分割目标位置关系如何（目标区域内、外、横跨 ），都能得到很好的分割效果。

DX 11写的风景，包括反射和折射的效果，适合初学者使用学习。 很清晰的列出了shader的初始化使用和render，还有模型的载入，镜头的控制等等，全部是单独的类写出，初学者能很容易看懂

该方法是对图像的基本处理，能有效的帮助实验者最后的目标提取和阴影消除                                                                                                                                                                                                                                                                              

openmv下HAARD cascade二进制文件制作脚本。可以用来将训练的结果.xml文件转换为二进制文件。需要注意的是脚本需要在python2.7环境下使用，如果在python3下，可能因为numpy的版本过高而产生异常。压缩包中有一个cars.xml，以及转换为二进制后的文件cars.cascade.

两张图片的渐变，使用openCV和C++实现，可以设置参数改变渐变图片的数量

结合Kinect v2.0+ VS2012+openCV2.4.9，将Kinect v2.0彩色帧存到openCV2.4.9类型的图像函数格式（Mat image）中，并将获取的kinect v2.0彩色图像输出到文件夹里保存.这里涉及到Kinect v2.0的打开，color数据的获取，以及与openCV2.4.9相结合的数据格式，还有使用sprintf_s函数将图像保存到指定的文件夹下。

该代码为基于DSP图像处理方式中一种常用的sobel边缘检测算法。主要用于数字图像的一阶梯度计算和边缘检测。在技术上，它是一个离散的一阶差分 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

opencv 运动目标检测 帧差法 主要用帧差法将运动目标的轮廓进行提取，然后用矩形框将运动目标包围 ，再判定运动目标是否进入了所设置的警戒区域，从而进一步决定将运动目标包围的矩形框的颜色以区分是否进入警戒区域

NAO机器人，利用视觉，opencv，实现服务机器人的水位识别功能。图像处理，包括灰度变换，二值化，滤波，光流法，计算像素点高度，确定水位比例等。