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深入浅出介绍计算机视觉的最新动态。内容包括：
* Camera calibration using 3D objects, 2D planes, 1D lines, and self-calibration
* Extracting camera motion and scene structure from image sequences
* Robust regression for model fitting using M-estimators, RANSAC, and
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基于OPENCV的静止图像的HOG特征提取算法的全部程序，完全可用于各种图像的HOG特征提取，以进一步训练分类器进行行人检测,source code that apply to the pedestrian detection based on OPENCV.this document can help you extract HOG features from any type image which include human in it
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应用harris算子进行角点检测，然后利用相关性检测得到匹配焦点，然后进行图像的重采样，适于对于彩色图像的处理，对于灰度图像，只要将harris算子检测时的图像从彩色道灰度图像的语句去掉即可-Application of operator harris corner detection, and then make use of relevant test match to be the focus, and then carried out resampling images, suitabl
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TrackIT是一款开放式的机器视觉开发平台，目前集成了从相机输入、色彩转换、彩色图像处理、灰度图像处理、二值图像处理、阈值分割、边缘检测、Blob检测、相机标定、Kalman滤波器、光流跟踪器、最近邻域跟踪、数学形态学方法、机器学习算法等近100个组件，并在不断添加更新中，采用开源OpenCV、WxWidgets、CMU139等标准工具，使用XML动态解析界面，所有参数在界面上直接调整，同时可立即看到调整效果，并可动态加载组件，可用于一般科学研究和机器视觉系统开发。运行时需要.net框架支持。
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《精通VisualC++数字图像处理模式识别技术及工程实践》介绍了模式识别和人工智能中的一些基本理论，以及一些相关的模型，包括贝叶斯决策、线性判别函数、神经网络理论、隐马尔可夫模型、聚类技术等，同时结合模式识别中的一些问题，比如字符识别、笔迹鉴定、人脸检测、车牌识别、印章识别以及遥感图片、医学图片处理等内容，从多种角度，介绍了解决这些问题的思路-" Proficient in VisualC++ digital image processing, pattern recognition
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边缘检测1.制作一张包括色块、线条的单色背景图片，先对其作低通滤波产生一幅色块和线条边缘模糊的降质图片待处理，采用任意二种边缘检测算法检测待处理图片中的色块和线条的边缘，得到二值化的处理结果图。从结果图中提取色块和线条的边界坐标值，与实际生成原始图像时采用的真实坐标数据作比较，对产生的检测误差作分析。2.拍摄一张包含待检测物体的黑白或者彩色照片，试采用一种边缘检测的算法做待检测物体的自动提取，对生成的结果作分析。-Edge Detection 1. To produce a including
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边缘检测和图像分割matlab程序代码说明
P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘
P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘
P0403：用Canny算子检测图像的边缘
P0404：图像的阈值分割
P0405：用水线阈值法分割图像
P0406：对矩阵进行四叉树分解
P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别
P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘
P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
-Edge det
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程序代码说明
P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘
P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘
P0403：用Canny算子检测图像的边缘
P0404：图像的阈值分割
P0405：用水线阈值法分割图像
P0406：对矩阵进行四叉树分解
P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别
P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘
P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
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寻找轮廓实现视频流的运动目标检测：从二值图像中提取轮廓，并返回提取轮廓数量。-Look for the outline of the sports video streaming achieve target detection: From the binary image to extract the outline, and contour extraction quantity back.
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数字图像的边缘检测
本科毕业设计（边缘检测是数字图像处理中的重要内容。本文首先对图像的边缘检测的各种算法和算子做了总结和分析。Canny最早提出了边缘检测的三条连续准则:最优检测结果、最优定位和低重复响应,并在这些准则的基础上得到了“最优线性滤波器”―高斯函数的一阶导数。经过十几年的发展,目前已经有了对这个准则的很多改进,本文也对这个方面的工作做了小结。Demigny在理论分析和实践的基础上给出了边缘检测的离散准则,并且证明在离散准则中Canny提出的第三个准则可以被阀值操作所取代。本文利用
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求一个图像的最大内接矩形面积。
步骤：
1.相机标定。首先根据物像关系式求出其中的参数。注意参数求出后要进行参数校验。
2.从背景中分离出目标
3.边缘检测
4.目标形状参数计算。-For an image of the largest inscribed rectangle area. Steps: 1. Camera calibration. First of all object-image relationship in accordance with the par
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本程序实现hough变换。Hough变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。Hough变换的基本原理在于利用点与线的对偶性，将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点。这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问题。也即把检测整体特性转化为检测局部特性。比如直线、椭圆、圆、弧线等。
-Hough transform this program. Hough transform image processing image recogniti
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A method to detect new objects in a scene by
comparing an input query image and a movie database captured beforehand is proposed.
Our method is based on both feature point matching and edge matching. First, we select the most matched movie from t
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图像的边缘识别。由简至繁的实现了几种典型的图像边缘算法。-The image edge detection. From the simple to the realization of a typical fan of the image edge algorithm.
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在AdaBoost人脸检测的基础上,对眼睛实现精确定位。先得到人脸图像的谷区域图像,
再获取眼睛的候选点,综合分离度信息和霍夫变换的结果来计算每一个眼睛对的代价函数,找到比较
准确的眼睛位置。-In the AdaBoost face detection based on the accurate positioning of the eyes. Obtain prior approval from the image of the Valley area face images,
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采用 CAMSHIFT 算法快速跟踪和检测运动目标的 C/C++ 源代码，OPENCV BETA 4.0 版本在其 SAMPLE 中给出了这个例子。算法的简单描述如下-This application demonstrates a fast, simple color tracking algorithm that can be used to track faces, hands . The CAMSHIFT algorithm is a modification of the Meanshi
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SSDA序贯相似性检测方法对图像进行模板匹配。从源图像中取小图，再到源图像中找到小图所处的位置。-SSDA sequential similarity detection method of the image template matching. Source image taken from the small map, to find a small map the source image position.
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Image Feature Detection from Phase Congruency Based on Two-Dimensional Hilbert Transform
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Shape Detection from image file
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This project is about detecting edges using canny edge detector. The canny edge detector is implemented from scratch using c++. Steps involved in creating a canny edge detector: STEP 1: smoothen the image using gaussian blur. STEP 2: Use differential
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