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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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指纹匹配
这个项目用来注册指纹。和它验证指纹。首先将指纹注册成
数据库。然后它会保存。然后进行匹配的指纹与现场指纹图谱。
- 2022-12-24 22:10:09下载
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非模式对话框
此项目工程主要完成模式和非模式对话框的显示，非模式对话框好处在于，创建弹出窗口时可以采用该模式，这样便于修改，否则还需将改窗口关闭后才可进行下层窗口的操作。很实用的代码。
- 2022-02-15 17:05:08下载
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opencv2.4.9前景提取--加入混合高斯算法
应用背景如果有不含前景物体的背景图片，提取前景的工作相对容易，只需要比对当前帧和背景图片的不同，调用函数absdiff实现。但是大多数情况，获得背景图片是不可能的，比如在复杂的场景下，或者有光线条件的变化。因此，就需要动态的变换背景。关键技术对于第一帧出现前景的情况，由于后续更新背景都是对前景mask后对背景进行更新的，所以第一帧的前景部分对背景的影响因子很难被更新掉。这里提出一种改进的办法——混合高斯模型。可以使一个像素具有更多的信息，这样可以有效的减少类似树叶的不停飘动，水波的不停荡漾这种对前景的干扰。这个精密的算法比之前我所介绍的简单方法要复杂很多，不易实现。还好，OpenCV已经为我们做好了相关工作，将其封装在类BackgroundSubtractorMOG，使用起来非常方便。
- 2023-04-01 04:30:06下载
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水平集的matlb程序
通过水平集的数据处理可以将摇杆影像中的特征对象进行提取，针对所要研究的对象进行分析，大大的提高了研究的进度，避免了不必要的误差充。
- 2022-02-21 15:15:47下载
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基于改进的奇异值分解（SVD）的织物疵点检测
在做织物疵点检测的过程中首先采用自适应分割法确定出疵点所在的ROI区域，再对ROI区域进行奇异值分节，从而提取出疵点的形状和位置
- 2022-05-26 13:48:27下载
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Kalman滤波器
本代码是利用kalman滤波器实现对物体运动状态的追踪，可以有效的减小测量过程中产生的误差对最终结果的影响。
- 2023-02-11 11:05:03下载
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灰度共生矩阵的C代码
资源描述灰度共生矩阵是一种纹理描述算法，该程序首先初始化灰度共生矩阵，并且计算灰度共生矩阵的参数，这些特征参数有熵、能量、对比度、一致性等。
- 2022-01-30 18:35:50下载
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检测算法
最近的背景差分法做了改进，感觉效果不错，传来希望对大家有帮助，在原先基础上对阈值进行了自适应处理，使得该方法能够更好的应对复杂环境下对运动目标的检测，排除了部分噪声对检测的影响，
- 2023-01-24 14:05:04下载
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使用蒸汽吞吐男人编码的图像压缩
函数代码 = huffman(p)
哈夫曼 %生成符号源变量长度的哈夫曼代码。
代码 %= HUFFMAN(P) 返回一个哈夫曼代码作为二进制字符串的单元格
%数组的代码输入的符号概率矢量体育在代码中的每个单词
%对应于其概率是在相应的指数符号
%的体育
%
%检查输入的参数的合理性。
error(nargchk(1,1,nargin)) ；
如果 (ndims(p) ~ = 2) | |(min(size(p)) > 1) | |~isreal(p) | |~isnumeric(p)
错误 ("P 必须是一个实数值向量"） ；
结束
%全局变量生存所有递归函数 "makecode" 的
全局代码
CODE=cell(length(p),1) ；%Init 全球太阳能电池阵列
如果 length(p) > 1%时多个符号......
p = p/sum(p) ；%规范化输入的概率
s = reduce(p) ；%做哈夫曼源符号削减
makecode (s，[]) ；%以递归方式生成的代码
其他
代码 = {"1"};%其他、 微不足道的一个符号案例 ！
结束
%……………………………………………………………….%
函数 s = reduce(p) ；
%在 MATLAB 的单元格结构中通过创建一个哈夫曼源减少树
减少 %执行源符号减少，直到只有两个
剩余的 %符号。
s = cell(length(p),1) ；
%生成符号节点 1 2、 3，开始树...到引用
%符号的概率。
为我 = 1:length(p)
s {i} = i ；
结束
同时 numel(s) > 2
[p，我] = sort(p);%排序符号概率
p(2) = p(1) + p(2) ；%合并
- 2022-07-04 14:42:09下载
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