帧差分法源代码（C++）

资源描述利用加权平均融合算法进行灰度或彩色多模态医学图像融合，程序具体很好的通用性，并且提供几种图像融合客观评价指标，还给出3组宝贵的已配准的图像

该程序是针对大屏幕、高分辨率多投影显示系统中存在的多投影重叠区域出现高亮度现象进行亮度融合处理，里面根据不同投影机的编号及重叠区域的分布分别提供了不同的计算方法，计算方法主要分三个部分（投影机的位置、亮度衰减方向和选用的亮度衰减函数）。其中投影机的位置分为左投影机、右投影机和中间投影机；亮度衰减方向分为水平方向和非水平方向；衰减函数分为线性衰减和二次拟合衰减函数。

行人跟踪一直是视频研究的一个重点问题，本代码御用kalman跟踪行人,再视频场景中检测到行人的存在，并用红色矩形框对行人进行跟踪，能较好的实现跟踪

在linux平台下，使用openni来进行的体感应用开发实战，利用kinect或ASUS xtion pro 传感器来获取彩色图像和深度图像，对获取的深度图像数据进行处理计算来得出物体离kinect或ASUS xtion pro摄像头中心的距离，以及对深度图及RGB图像的采集及显示……

我发现这段代码很久以前没有作者引用。但这个程序基于 Leandro Ascierto 的代码。() http://leandroascierto.com/blog/qr-code/这个条码程序将读取，且即使出照片，图像文件或摄像头的 URL 创建 QR 码。

资源描述 研究了Mean-Shift算法在车辆跟踪上的应用，并且实现基于区域的多目标跟踪算法。由于Mean-Shift算法存在的不足，本文又研究了基于最大后验概率指标（PPM）的跟踪算法，并实现了基于PPM的跟踪算法对车辆的跟踪。

传统的图像处理知识，采用vc6.0编写，非常好，包含各个步骤，边缘化，增强，去噪声，等等。大家可以先看看理论知识，再来学习，适合图像处理知识的初学者！

采用多层前馈神经的脱机手写体字母字符识别系统网络中的文件中描述。一种新的方法，称为对角基于特征提取介绍用于提取手写字母的功能。第五数据集，每个包含26字母表写由不同的人，用于训练神经网络和570不同的手写体字母字符被用于测试。所提出的识别系统表现相当好得到更高水平的识别精度比采用常规的系统特征提取的水平和垂直的方法。此系统将是合适的，用于将手写的文档转换为文本的结构形式和手写识别的名字手写识别一直是最迷人的和具有挑战性的研究领域之一图像处理和模式识别在最近几年领域[1][2]。它有助于巨大到自动化进程的推进，并能改善之间的接口人与机器的大量应用。一些研究工作一直注重新的技术和方法，将减少处理时间，同时提供更高的识别精度[3]。在一般情况下，手写识别被分为两种类型的离线和在线手写识别方法。在离线识别，写入通常捕获的光通过一个扫描仪和完成写入可作为一个图像。但是，在上线系统的连续点的两维坐标被表示为的函数时间和由作家所作笔顺也可提供。上线的方法有被证明优于其离线对应于识别手写字符由于可用同前所述时间信息[4][5]。然而，在离线的系统中，神经网络已被成功使用，以产生比较高的识别精度等级。几个应用程序，包括邮件分拣，银行处理，文档阅读和邮政地址识别需要脱机手写体识别系统。其结果是，在离线手写识别仍然是一个活跃的研究领域向探索较新的技术，这将提高识别精度[6] [7]。

静态场景下用于背景差分的背景建模，使用中值法构造背景，简单，高效，能快速构建出背景图像，已通过vc6.0和opencv1.0的测试，算法完整，易于后续的图像处理

读取 JPG JPEG 格式的图像文件中的EXIF信息的VFP程序。