基于边缘特征的图像配准算法源码 基于边缘特征的图像配准算法是将不同时间、不同的传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅图像根据其边缘特征进行匹配、叠加的处理，最终生成一幅全景图像的方法。该方法具有抗噪性强，匹配速度快，误匹配率低，适用于多种类型的图像等优点，主要可以运用于以下领域： （1）军事研究领域，如飞行器辅助导航系绞、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究； （2）医学图像分析，如数字剪影血管造影DSA血管造影术、肿瘤检测、白内障检测、

智能交通监视系统中基于边缘的运动目标提取算法 本文的算法是基于C++和OPEN CV实现的，要运行此程序首先要安装这两个软件 由于本文在采集图像时用到的视频图像较大 ，要100多兆，所以演示程序采用另一个视频，以观其效果 本程序中采用视频序列的前四十帧的奇数帧提取出背景边缘，用参数backframes来控制，backframes/2 即是采用的帧数。 cedge_thresh1和cedge_thresh2来控制做背景检测是用到的CANNY算子的两个阈值。

摘要 车辆牌照识别(License Plate Recognition System, LPR)作为目标自动识别的一 种重要形式，可用于电子收费、出入控制、车流监控等众多场合，从而提高交通 管理自动化的程度，它的相关技术的研究正逐渐受到人们的重视。 本文主要介绍基于Run Length原理和Tamura纹理的车牌定位系统，该系统是基 于视频流进行开发的，主要包括车辆运动区域检测、车牌图像处理、车牌定位。 其中车辆运动区域检测利用多帧求平均的背景估计方法实现；车牌图像处理包

本系统利用目前比较成熟的OpenCV的相关函数，进行了基于肤色分割和模板的手势识别的研究，并利用自编的控制函数进行简单的虚实交互，在摄像头一端通过指定的手势动作来控制小车在平面跑道上的启动和停止等动作。(This system uses the correlation function of mature OpenCV at present, studied the skin color segmentation and gesture recognition based on a templa