本程序用于对工件图像的预处理，边缘提取等。将改进遗传算法和Hausdorff距离结合用于工件识别。采用canny边缘为匹配特征，将修正的Hausdorff距离作为相似性度量准则，并应用遗传算法进行最佳匹配的快速搜索，成功实现了目标物体的匹配识别-This procedure used for the workpiece image preprocessing, edge extraction and so on. Will improve the genetic algorithm and Ha

HAUSDORFF算法在夜间车辆跟踪中的应用研究与学习参考-HAUSDORFF vehicle tracking algorithm in the evening of applied research and learning reference

This paper proposes a new method of extracting and tracking a nonrigid object moving while allowing camera movement. For object extraction we first detect an object using watershed segmentation technique and then extract its contour points by a

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