【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：图像处理_人脸的视频帧系列图像_灰度积分投影技术的眼睛定位方法_perclos计数_计算眨眼率_疲劳检测_matlab源码 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

基于vs2013开发 内含opencv属性配置文件 需要自行安装opencv2.4.9版本

里面包含30张彩色的多帧Dcm图像，这里仅供用作开发测试用途

概述 pydicom是一个常用python DICOM parser。但是，没有提供解析多帧图的示例。本文结合相关函数和DICOM知识做一个简单说明。 DICOM多帧数据存储 DICOM标准中关于多帧数据存储的最重要一部分说明是PS3.5 Annex A.4 A.4 Transfer Syntaxes For Encapsulation of Encoded Pixel Data。 无论何时，Pixel Data都存放在Pixel Data (7FE0,0010)中。有可能是直接存放的(native)，也有可能是被打包存放的(encapsulated）。常见的多帧图一般采用打包存放的方式，特别

帧同步算法通过检测帧头信息，使接收机从接收数据流中提取帧起始时刻和初始频偏，以引导解调环路恢复出有效数据。本文首先简要介绍了基于相关的经典帧同步算法原理，然后分析了信道环境对相关性能的影响，最后详细描述了一种经过改进的精确帧同步算法及其FPGA实现结果。该算法综合采用了分段本地相关、分段延迟相关和动态检测门限，有效解决了在大频偏和强噪声环境下的捕获虚（漏）警问题，并通过过采样和平滑提高了帧起始时刻与初始频偏的捕获精度，使解调环路锁定更快。测试表明，该算法复杂度适中，在低信噪比、高频偏环境下也具有优异性能，适合应用于卫星通信接收机。

运动目标检测是智能视频监控中的关键问题.Vibe是一种典型的运动目标检测算法,但是这种方法存在对鬼影消除速度缓慢以及对全局光线变化的抗干扰性差等缺点.本文提出一种改进算法,改进Vibe的背景模型更新机制,引入三帧差法作为参考帧,提升了消除鬼影的速度和背景模型的稳定性.提出一种全局光线抗干扰策略,降低了全局光线对目标检测的干扰,并通过实验验证了本文算法的有效性和可行性.

此功能基于扩散驱动的正则化功能（regularizeSR.m）实现多帧超分辨率模型。 该函数的输入是：s（输入图像序列）、delta_est（水平和垂直方向的平移运动值）、phi_est（旋转运动）和因子（放大率）。 估计运动（旋转和平移）的配准方法是 Keren（请参阅伊朗及其同事的工作，“通过图像配准提高分辨率”）。 相应论文，题为“A Noise-Suppressing and Edge-Preserving Multi-Frame Super-Resolution Image Reconstruction Method”，已提交至Journal of Signal Processing: Image Communication（手稿ID：image3133），正在第二次修订中。 请注意， http://lcav.epfl.ch/software/superresolution提供的

经典的OSG教程，感谢王锐大神的贡献！此教程非常适合进行OSG的学习。小伙伴们欢迎下载，祝学习顺利~~

本文做的是基于opencv将视频帧转成图片输出，由于一个视频包含的帧数过多，经常我们并不是需要它的全部帧转成图片，因此我们希望可以设置每隔多少帧再转一次图片（本文设置为30帧），若有人需求是只需要前多少帧，也可以类似的改写下代码即可。 程序一： #include #include cv.h #include opencv2/opencv.hpp using namespace std; using namespace cv; // 描述：将视频帧转成图片输出 void main() { // 获取视频文件 VideoCapture cap(J:\\CQH\

这是一款显卡辅助软件，用它可以轻松了解机器在运行游戏时的帧数，从而了解机器的性能