用opencv2.3.1做的静态手势检测。先滤波去噪-->转换到HSV空间-->根据皮肤在HSV空间的分布做出阈值判断，这里用到了inRange函数，然后进行一下形态学的操作，去除噪声干扰，是手的边界更加清晰平滑-->得到的2值图像后用findContours找出手的轮廓，去除伪轮廓后，再用convexHull函数得到凸包络。

二值化轮廓图像，经过8邻域扫描，得到顺时针方向各个轮廓点的坐标。部分参考网络，给出了解释与理解。

1、代码别人写的，自己备份 2、手动标记初始化边缘。 3、按"S",停止标记点，开始搜索 4、最终显示搜索结果

Contourlet 工具箱2.0版本，由EPFL大学编写，主要的函数调用在文件contourlet toolbox.doc中有具体说明。只适合N*N的图像，可以在64位Matlab下运行。

实现人体步态检测和基于步态的人体身份识别算法，主要内容包括背景的提取，人体运动区域检测，人体轮廓提取，步态特征的提取，相似性度量和分类识别。-

Matlab对图像进行二值化处理，并提取图像的轮廓以及其数据坐标，自动获取而不是通过ginput手动拾取，亲测有效！！！

物体图像识别中的模式识别是一种从大量信息和数据出发，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、数字、曲线、字符格式和图形自动完成识别并且进行评价的过程。图形匹配是图像识别技术的一个重要分支，图形匹配指通过对图形的图像采用特定算法。本设计以MATLAB作为实现功能的操作平台,通过结合几何HU不变矩作为中间的连接数据,再运用图像预处理和欧式距离等数学方法,用Matlab进行编程，完成各个部分的效果,实现区域图像轮廓特征数据获取,计算欧氏距离，根据物体图像几何HU不变距的相似程度实现物体识别匹配的目的。计算机模拟结果表明该方法的有效性和可行性。

C++实现灰度图像的边缘检测、提取及轮廓跟踪；包括Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Krisch算子；hough变换；轮廓提取；种子填充。（bmp灰度图片），vc6.0运行无误

该压缩文件内有源代码、大作业文档、演示视频。日常生活中，人们有时需要测量物体的长宽或面积，然而身边却没有可以直接测量的工具。面对这种诉求，我们想要通过一种不借助于测量工具的方式，得到我们想要的结果。因此，我们决定借助于OpenCV的强大功能实现这种需求。人们把自己想知道的物体和生活中易于知道尺寸的物体拍摄到同一张照片上，然后本软件就可以根据已知物体的尺寸和面积按一定比例求出你想要知道的物体尺寸及面积。（参照物放在图片的左侧四分一处）

对采集到或自己生成的变形条纹进行处理，通过FFT得到频谱，通过汉宁窗滤取基频然后移到中心位置，得到包裹相位，滤出背景光，进行解包裹