使用OpenGL实现光线追踪，不同材质的显示以及光源的移动等， 是计算机图形学这门课的一个作业。

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一种基于Kinect的智能家居机器人设计，唐振韬，邓黄俊，本文提出的是基于Kinect的智能家居机器人的设计，包括了基于E3825处理器的Atom嵌入式平台、STM32嵌入式平台。利用Kinect能够实现人体跟随�

人体检测与追踪 介绍 在这个项目中，我们研究了人类检测，面部检测，面部识别和跟踪个人的问题。 我们的项目能够在给定的视频中检测人及其脸部，并存储所检测到的脸部的局部二进制图案直方图（LBPH）特征。 LBPH特征是从图像中提取的关键点，用于识别和分类图像。 在视频中检测到某个人后，我们便会跟踪为该人分配标签的人。 我们已使用个人存储的LBPH功能在其他任何视频中识别它们。 扫描完各种视频后，我们的程序将输出类似的内容，即在camera1拍摄的视频中看到标有subject1的人物，而在camera2拍摄的视频中看到subject1的人物。 通过这种方式，我们通过在多台摄像机拍摄的视频中识别出一个人来跟踪他/她。 我们的整个工作是基于在机器学习和图像处理中的应用。 此代码基于opencv 3.1.1，python 3.4和C ++构建，不支持其他版本的opencv。 要求 opencv [v3

包含训练好的权重（人+车）+源码+行人检测追踪原视频+车辆检测追踪原视频。 基于Python+Pytorch+DeepSort

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mtr路由追踪网络工具windows版

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camShiftKalmanLBP目标追踪　可以参考