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基于opencv和vs的摄像头获取程序
有注释的哦
//#include "cv.h"
#include "highgui.h"
void main()
{
CvCapture* capture = NULL;
capture=cvCreateCameraCapture(0); //从摄像头中读入数据
assert(capture!=NULL);
IplImage* frame;
cvNamedWindow("camera",CV_WINDOW_AUTOSIZE);//在屏幕上创建一个窗口
while(1)
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- 2022-07-16 10:31:40下载
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人眼识别
该算法在检测到人脸并定位面部关键特征点之后，主要的人脸区域就可以被裁剪出来，经过预处理之后，馈入后端的识别算法。识别算法要完成人脸特征的提取，并与库存的已知人脸进行比对，完成最终的分类。
- 2022-01-25 14:08:42下载
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常用的曝光融合图像序列
用于曝光融合的常用图像序列，从欠曝光到上曝光；
- 2022-03-25 05:10:30下载
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基于块匹配的运动估计算法
用块匹配法进行运动估计的matlab实现方法，返回运动矩阵
- 2022-02-03 17:11:23下载
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纯c语言俄罗斯方块
纯c语言写的俄罗斯方块，简洁，对新手帮助很大。游戏还可以闯关，速度变快等等
- 2022-03-24 14:32:37下载
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视频前景检测
这是一个基于高斯背景建模的前景检测算法，效果还可以，不过摆脱不了高斯建模本身的缺点，那就是需要学习，需要有几帧视频来学习建模，得到背景。
- 2023-08-25 23:15:04下载
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kalman+camshift 跟踪程序
针对camshift跟踪容易丢失目标问题，加入了kalman滤波来预测下一个可能存在的位置，跟踪丢失的几率降低。cam-shift算法的原型是mean-shift算法，后者的核心是沿某种函数的梯度方向迭代，之后根据迭代次数和误差阈值收敛于某一个范围，这个范围就是“要找”的区域。 这个函数是目标区域色彩直方图在当前关键帧的投影得到的图像，可以把这个图像理解成一种空间函数分布——色彩地形图。 cam-shift算法是对mean-shift算法的升级，可以进行窗口可变的迭代……cam-shift是一种基于密度函数迭代的跟踪算法，对运动不敏感，所以不能进行两帧之间目标的关联分析（这一部分要我们自己做）。而这个算法之所以能够用来跟踪，我认识是算法的前提假设，相连帧间目标的运动是微小的，即运动是近似连续的，这样密度函数是连续的，就可以沿梯度方向寻找局部最优值，这是这个局部最值就是目标区域。 cam-shift算法很容易跟丢，这是因为密度函数可能有多个峰，而梯度搜索很容易掉进局部最优值，而不能再到全局最优。多峰值的出现是因为背景的干扰。所以密度函数的选取，即目标特征的表示方式，是一个很重要的部分。
- 2022-05-28 22:57:31下载
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形态学滤波--tophat
应用背景灰度形态学是数学形态学处理扩展到灰度图像的基本操作与二值形态学不同的是,灰度形态学处理的是灰度数字图像而不是集合。关键技术Top一Hat运算是原始图像信号与其开运算后的信号之差,所以经Top一Hat变换处理后的图像,能抑制平缓变化的背景和不相关结构信息,提取出形状类似于结构元素的孤立目标和噪声,即可以检测出图像信号中的灰度峰值,因此Top一Hat算子具有高通滤波的特性。
- 2023-05-23 10:30:04下载
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histogramequalization
用c++实现直方图均衡化。在DevC++或visualstudio上运行。要处理的默认图像（定义内部代码）。处理单个图像。
- 2022-04-10 13:36:13下载
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泊松表面重建
Poisson surface reconstruction creates watertight surfaces from oriented point sets. In this work we extend the technique to explicitly incorporate
the points as interpolation constraints. The extension can be interpreted as a generalization of the underlying mathematical framework to a screened
Poisson equation. In contrast to other image and geometry processing techniques, the screening term is defined over a sparse set of points rather
than over the full domain. We show that these sparse constraints can nonetheless be integrated efficiently. Because the modified linear system
reta
- 2023-03-13 16:05:03下载
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