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介绍Opencv这个图像处理库环境下的GMM建模与EM算法，从数学的角度深入分析高斯建模和EM算法-Introduce the the Opencv this image processing GMM modeling the EM algorithm in the library environment, in-depth analysis from a mathematical point of the Gaussian model and the EM algorithm
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本文为对常见的基于opencv人脸检测算法进行详细的分析讲解。-This article is for the common opencv face detection algorithm based on a detailed analysis to explain.
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opencv中harrrtraining算法的详细剖析-The detailed algorithm analysis of harrrtraining in opencv
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介绍基于Opencv这个图像处理库环境下的HaarTraining算法，里面有对这个算法的深入剖析-Introduced based on the Opencv image processing library environment HaarTraining algorithm, which has in-depth analysis of this algorithm
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sift算法在cv领域的重要性不言而喻，该作者的文章引用率在cv界是number1.本篇博客只是本人把sift算法知识点整理了下，以免忘记。本文比较早的一篇博文opencv源码解析之(3)：特征点检查前言1 中有使用opencv自带的sift做了个简单的实验，而这次主要是利用Rob Hess的sift源码来做实验，其实现在的opencv版本中带的sift算法也是Rob Hess的，只是稍微包装了下。
下面来做下试验,试验sift代码采用Rob Hess的代码，opencv目前版本中的sift
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图像分析bykmeans模型，该算法效率比较高效-The image analysis bykmeans model, the efficiency of the algorithm is more efficient
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SIFT详细算法的解析和实现，平台是VC6.0 ，-Detailed SIFT algorithm analysis and implementation, the platform is VC6.0,
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由运动目标检测的两种基本方法----帧间差分法和背景差分法,借助于OpenCV技术，在Visual C++ 6.0编程环境下开发了运动目标检测系统。该系统首先对不同途径采集的视频图像序列进行相关的预处理之后，分别采用不同检测算法检测出图像序列中的变化区域，最后用形态学滤波和连通性分析对变化区域进行后处理，从而将视频图像序列中的运动目标比较可靠地检测出来。-The two basic methods of moving target detection---- inter-frame diffe
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通过在线PCA来识别手势，并能对新增手势做一定的增量，很好的实现了增量学习。算法具有效率高，识别率好，速度快等特点，同样适合其他模式识别方面的应用。-The learning method for hand gesture recognition system based on vision is commonly off-line，which results in repeated off-line learning when new hand gestures come． Its real-
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本算法使用两种方式实现了连通域分析，二次扫描法和种子填充法。-this algorithm realizes the connected component analysis,including two methods: two pass and seed filling.
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主成分分析（PCA）方法是人脸识别技术中常用的一种一维特征抽取方法。基于PCA的人脸识别。-Principal component analysis (PCA) method is commonly used in face recognition technology as a one-dimensional feature extraction methods. A face recognition algorithm based on PCA .
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使用Opencv2.4.5求灰度共生矩阵，内含Matlab版纹理分析算法-Use Opencv2.4.5 seeking GLCM, containing Matlab version texture analysis algorithm
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sift算法源码，图像学中的重要分析算法．-sift algorithm source code, learn the important image analysis algorithms.
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代码为一个图像分析的算法，用于分析判断图像中的行动目标跌倒及，跟踪目标，确定目标所在区域。-Code for an image analysis of the algorithm, for the analysis of the action target in the image falls and to track the target, determine the target area.
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基于人类视觉将图像分割成若干个有意义的区域是目标检测和模式识别的基础。图像分割属于图像处理中一种重要的图像分析技术。图像分割的基本方法是对灰度图像分割，处理图像的亮度分量，简单快速。本论文介绍了传统的图像分割与K-均值聚类算法分割，然后利用OpenCV函数将其实现，并介绍了OpenCV中图像分割相关的基本函数。-Based on the human visual image is segmented into several meaningful regions is the basis for
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利用OpenCV库函数实现PCA（主成成分分析）算法，该算法是经典人脸识别算法Eigenface里的核心算法。-Use OpenCV library functions achieve PCA (Principal Component Analysis into) algorithm, which is a classic face recognition algorithm Eigenface in core algorithm.
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这是一本循序渐进的计算机视觉指导手册，给予OpenCV2代码库中包含高级特性的C++接口。本书介绍了OpenCV2中众多的视觉算法。你将学会如何读、写、创建及操作图像，领略图像分析中常用的技术，并了解如何使用C++高效实现。-This is a step by step computer vision guidance manual, to give the OpenCV2 code library contains advanced features of the C++ interface.
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Independent component analysis algorithm reduces the raw data noise, Verify recognition algorithm based on palmprint recognition undergraduate complete set of online identity, GPS and INS navigation program.
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答题卡识别的算法分析、图像处理、OPENCV库(Algorithm analysis of answer card recognition)
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该资料中包含了《OpenCV By Example》中文版以及例程程序，该书的目录如下所示：
第1章 OpenCV的探险之旅;
第2章 OpenCV基础知识介绍;
第3章 图形用户界面和基本滤波;
第4章 深入研究直方图和滤波器;
第5章 自动光学检测、目标分割和检测;
第6章 学习目标分类;
第7章 识别人脸部分并覆盖面具;
第8章 视频监控、背景建模和形态学操作;
第9章 学习对象跟踪;
第10章 文本识别中的分割算法;
第11章 使用Tessera
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