利用matlab进行对红外目标跟踪处理，主要是一些代码，包括图像处理的很多方面

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人脸变形项目 将源图像中的人脸转换为目标图像中的人脸，并为同一视频生成视频。生成中间图像，可以显示从源图像到目标图像的平滑转换。 先决条件： Cv2是读取，显示和写入图像的必需元素，而os模块仅用于连接中间图像以使用cv2.VideoWriter（）制作视频是必需的。 由于os模块已预先安装在python中，因此无需重新安装。 变量及其说明： img是源图像，img2是目标图像，img3用于存储中间图像。 xs是用于存储源图像控制点的x坐标的数组xs [0]是左上角，xs [1]是右上角，xs [2] xs [3] xs [4]是2眼和下巴xs [5]和xs [6]分别是底角。 类似地，xd是用于存储目标图像控制点的x坐标的数组。 ys和yd存储控制点的y坐标。 帧函数中的变量be和al分别为Beta和Alpha（仿射坐标）fr用于更改中间图像的数量。 如果fr = 2，则只有一个中间

基于MATLAB的目标图像识别.pptx

 阐述了目前三维成像在其常见应用领域中的研究，主要致力于研究高分辨率三维成像系统。三维激光成像是一项可以应用于探测隐藏目标、地形测绘、构建虚拟环境、城市建模、目标识别等领域中的技术。在区域成像技术中，除了如立体视觉和结构化灯光等更常规的技术，实时三维传感也具有现实可操作性。当前三维激光成像技术已经发展到有能力提供厘米级波长的高分辨率三维成像，这将给许多领域提供方便，包括法律的实施和法医调查。与CCD和红外技术等传统的被动成像系统相比，激光成像技术不仅能提供强度和范围信息，还能穿透植被和窗户等特定情景元素。这意味着激光三维成像系统在目标识别与辨认等方面具备新的潜力。结果表明，激光三维成像系统可以在许多情况下得到应用。

该代码为基于python+opencv的目标图像区域自动提取，即利用python +opencv检测图像中的长方形画布或纸张并提取图像内容，经过测试，该算法代码能有效解决基本问题。亲测好用，大家快来下载吧，挺不错的一个资源哦！！

通过labview软件，采集目标图像的物体的长度与宽度信息。