基于sift图像拼接（vs2010+opencv2.4.9）

目标检测的matlab代码，能在windows上运行，代码并不是个人原创，而是在别人基础上稍作修改，移植到windows平台中

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动态物体处于一个已知位置信息，然后开始移动，基于相机传感器采集的信息，物体可以进行实时动态定位。该算法是基于粒子滤波的原理实现的，可以在框架基础上进行扩展。

SFW信号，计算往返的最初时延，这段程序只画出两个频率点 第一个和第11个，将E_H_separate向量中加入高斯白噪声，10*3e5关于SHH的运算式每一行是每个脉冲（也即每个频点）对应的S混频，下变频。fftshift作用是将零频放在最中间 1*3e5矩阵

应用背景粒子滤波技术在非线性、非高斯系统表现出来的优越性，决定了它的应用范围非常广泛。另外，粒子滤波器的多模态处理能力，也是它应用广泛的原因之一。国际上，粒子滤波已被应用于各个领域。在经济学领域，它被应用在经济数据预测；在军事领域已经被应用于雷达跟踪空中飞行物，空对空、空对地的被动式跟踪；在交通管制领域它被应用在对车或人视频监控；它还用于机器人的全局定位。关键技术粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods)，它是利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法(SequentialImportance Sampling)。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。这里的样本即指粒子,当样本数量N→∝时可以逼近任何形式的概率密度分布。

我们的项目结合了很多方法可提取车牌、 段字符和识别字符。进一步改进应侧重不仅精度的识别、 车牌提取、 字符分割和标准化的准确性。 MatLab 程序编码，所有的车牌识别阶段建立经历。它理解是有帮助的车牌识别一步一步的程序。图像采集、 板提取、 字符分割与字符识别它们。我们成功地演示了车辆数板分割与识别系统。 应用于图像的直方图均衡。它可以扩大，以包括更大的范围，产生一个更高的对比度图像的像素强度。 我们使用这辆车的后面黄色车牌作为输入图像。我们采取两套照片的分辨率 l 1024 * 768 像素 l 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

导入彩色图片并转换成灰度图片显示出来，C++，RGB转灰度

应用背景该算法能适应复杂变化的环境，准确地提取运动目标，对复杂干扰场景下的实时运动目标检测得到了较为满意的效果关键技术采用帧间差法和背景差法相结合的运动目标检测方法，

系统采用的是摄像头拍摄装有水透明玻璃杯，获取实时的水面照片，通过图像处理技术对图片进行处理，包括图像二值化、图像去噪、图像增强、边缘检测已跟踪，最终通过特殊的数学方法计算出水位高度。另外程序还运用到了TeeChar插件，用来显示当前水位高度以及水位高度在一定时间内的动态变化。

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