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Adative-contour-extraction
- 在图像中提取轮廓（用到了自适应阈值分割算法），根据目标特征，如周长、面积等参数进行筛选，得到目标的轮廓。-Contour extraction in the image (use an adaptive thresholding algorithm), depending on the target characteristics, such as perimeter, area and other parameters of screening, target profile.
motion-tracking-and-implementation
- 目标跟踪是计算机视觉的一个重要分支,日益广泛应用于科学技术、国防安全、航空、医药卫生以及国民经济等领域。实现目标跟踪的关键在于完整地分割目标、合理提取特征和准确地识别目标,同时,要考虑算法实现的时间,以保证实时性。当视频图像中被跟踪目标发生姿态变化,存在旋转或部分遮挡时,简单的灰度模板或者Hausdorff距离匹配一般很难达到实时跟踪目标的要求,出现误匹配或者跟踪丢失的情况,而且跟踪效率较低。Gary R.Bradski提出的CAMSHIFT[1](Continu-ously Adaptive
ImageProcessing
- 十分强大的图像处理程序，其中包含了图像增强，图像复原，图像变换，图像编码，图像配准，活动检测，特征提取，图像分割图像识别等常用的图像处理算法-A very powerful image processing program, which includes image enhancement, image restoration, image conversion, image coding, image registration, activity detection, feature extr
FaceDetection
- 图像预处理包括图像平滑、图像分割、二值化、图像形态学处理和轮廓提取。轮廓提取是使用八邻域边界跟踪算法。在手势的特征提取部分，使用边界傅立叶描绘子的手势特征提取算法。针对手势的识别，采用了基于 BP 神经网络的识别方法-Image pre-processing, including image smoothing, image segmentation, binarization, morphological image processing and contour extraction.
Hough_Dect
- 数字图像处理在人们的生活中无处不存在着它的影子，是非常流行热门的技术之一，可以说它是一种每时每刻都在改变着人类生活的技术。人们对于物体的识别主要针对于物体的外形，图像分割目的是对图像中有意义的特征部分进行提取，所谓有意义的特征包括图像中物体的外形边缘和区域等。本文主要针对其中的一个传统而经典的分割方法Hough变换而展开。Hough变换实现的是一种从图像空间到参数空间的映射关系，具有对抗噪声的鲁棒性以及在图像中的不连续性等优点，通过它构建的参数空间可以容易地对特定形状，如直线、圆等解析曲线进行判
DIPDemo
- 图像处理的点运算、频域处理、形态学处理、图像变换、图像分割、特征提取等源程序-Point arithmetic image processing, frequency domain processing, morphological processing, image conversion, image segmentation, feature extraction and other source files