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kalmanfiler
- 卡尔曼滤波C程序 卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。 对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制， 传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理， 例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。-Kalman filtering C program Kalman filter is
extendkalman
- 卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。 对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制， 传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理， 例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。-Kalman filter is an "optimal recursive data pro
track3_jian
- dm642上实现运动目标检测与跟踪，使用了矩持法，基于梯度的图像分割，匹配跟踪，形心跟踪等算法。
The-detection-of-traffic-lights
- 交通信号灯的检测是复杂场景下交通灯识别的重点。采用了色彩分割与关联滤波方案进行交通灯的检测。首先，建立交通信号灯的高斯模型，利用高斯向量与多色彩空间结合的方法进行图像分割。然后，采用基于区域增长与相似性判定的关联滤波，对色彩分割后的图像进行处理。最后，使用基于canny算子的边缘提取算法获取方向指示灯轮廓特征，并使用基于改进hu不变矩和马氏距离对方向指示信号灯进行分类。-The detection of traffic lights is the focus of traffic lights
shixibaogao
- 该实验报告对指纹识别系统整体的构建进行了说明，其中还包括遇到的问题以及解决过程的分析。对指纹识别系统的总体设计和各部分设计进行了相应说明，首先将整个系统分为三个部分：指纹预处理，特征值提取和指纹特征匹配；其中指纹预处理部分又可分为：指纹图像的分割、均衡、增强、二值化、细化等部分。每部分选择最优化的算法，首先用C语言进行软件实现，然后与硬件相结合，以DSP TMS320VC5416为平台，在DSP集成开发环境CCS上进行算法调试。 -The test reports on fingerprin
common-image-segmentation-algorithm
- 用于各种图像分割的常见算法，非常有用。新手学习必看的算法。-Useful for a variety of common image segmentation algorithm. Novice learning algorithm must-see.
DSPThreshold
- 熟悉视频显示程序的运行过程、控制过程，搞清数据处理、传输途径。结合实例学习如何在视频显示程序中增加图像处理算法。理解和掌握图像的域值分割的原理和应用-Familiar with the operation procedures of the video display control process, to find out the data processing, transmission means. With examples to learn how to increase the im
Threshold
- CCS图像处理例程 阈值分割算法 针对芯片DM642-CCS image processing routines thresholding algorithm for chip DM642
OV7725
- 用STM32F4芯片自带的DCMI摄像头接口驱动不带FIFO的OV7725摄像头，实现60HZ刷新率。imgprcs.c文件中包含大量的适用于嵌入式设备的高速图像处理算法，包括边缘提取、区域分割、颜色识别等等，全部使用自适应算法，适合不同光照和环境条件(With STM32F4 chip comes with DCMI camera interface driver without FIFO OV7725 camera, to achieve 60HZ refresh rate. The img
tnn7_code_201212141110
- 人脸检测与跟踪是一个重要而活跃的研究领域，它在视频监控、生物特征识别、视频编码等领域有着广泛的应用前景。该项目的目标是在FPGA板上实现实时系统来检测和跟踪人脸。人脸检测算法包括肤色分割和图像滤波。通过计算被检测区域的质心来确定人脸的位置。该算法的软件版本独立实现，并在matlab的静止图像上进行测试。虽然从MATLAB到Verilog的转换没有预期的那样顺利，实验结果证明了实时系统的准确性和有效性，甚至在不同的光线、面部姿态和肤色的条件下也是如此。所有硬件实现的计算都是以最小的计算量实时完成的