VB.net源码，通过HLSL shader对图像进行灰度变成不透明度的处理。通过自定义控件利用MediaPlayer播放透明通道视频。利用ShaderEffect实时处理的视频帧作为OpacityMask蒙版。

3.5.3基于光流的分割法 1. 聚类法 2. 分层法 3. 贝叶斯分割法 （1）基本问题 （2）Murray和Buxton算法

包含图像直方图、图像边缘检测、图像滤波去噪的matlab代码和视频说明。

黑金ALINX822视频图像处理板核心板原理图 专业级FPGA视频图像处理开发平台 这款FPGA视频图像处理开发平台是根据本公司一个视频图像处理项目进行改进衍生而来，不管硬件设计还是软件程序的编写，都出自产品研发工程师之手，因此，这款开发平台可以堪称“专业级”，贴近产品，贴近研发的第一线。这样的一款产品非常适合即将从事或者正在从事FPGA视频图像处理的学生、工程师等群体。

使用前在matlab的主页附件功能中搜索安装Image Acquisition Toolbox Support Package for OS Generic Video Interface-------调用电脑摄像头拍摄视频进行视频图像增强，然后在GUI界面播放

基于FPGA的视频图像处理系统;视频信号；视频采集；Ver i log；图像算法

嵌入式ARM及ARM-Linux操作系统已广泛应用于工业控制、通信、医疗仪器等各个领域。ARM设计了大量高性能、廉价、耗能低的RISC处理器、相关技术及软件。技术具有性能高、成本低和能耗省的特点。适用于多种领域，比如嵌入控制、消费/教育类多媒体、DSP和移动式应用等。 许多公共场所和居民小区等地点都安装了视频监控系统，因而视频监控与显示终端的应用越来越广泛。 　　本文以嵌入式ARM作为硬件核心，ARM异步响应方式异步响应方式ARM也是一种非平衡数据链路操作方式，与NRM不同的是，ARM下的传输过程由从站启动。从站主动发送给主站的一个或一组帧中可包含有信息，也可以是仅以控制为目的而发的帧。在这种

前段时间做一个基于TITMS320DM642芯片的项目，主要应用是针对视频图像做一些处理和机械控制。后来因为一些原因，项目中止。因为硬件是我一个人独力设计完成（从项目规划、原理图设计、PCB设计到样机焊接、小系统调试），中间投入了很多精力和感情，不想它被抛弃，尤其是其中的设计理念。声明:仅供学习参考使用，请勿用于商业用途！ 初学电子的时候总找不到好的学习资料和学习教程，很渴望能有一个完整的项目做学习用却总找不到，即使找到了也是八九十年代的“老”设计，缺乏实用性、完整性和规范性。而这个基于TM320DM642芯片的项目可以说是很适合刚接触电子的人做学习参考用的。 原因如下: 1、DM642是TI公司2002年投入到市场的DSP芯片，被广泛应用于视频处理领域，是民用DSP中最高端的DSP之一。其周边器件应用和系统设计思路可以说具有很强的时代代表性。 2、项目设计过程中先编写了开发方案计划书，然后经过了严谨的计算、原理图仿真、CPLD逻辑仿真和PCB关键信号拓扑仿真，为设计成功提供了有力保障。整个过程能体现出一个完整的产品设计思路和开发流程。 3、设计过程中对PROTEL99SE的功能可以说挖掘的比较充分，对学习PROTEL的工程师来说应当是一份很不错的参考资料，包括层次原理图设计、设计规则的设定及使用、各种自动检测功能的使用及平面分割等PROTEL使用教程里很少见到的应用。（当然，使用PROTEL做DSP项目开发还是很不方便的，如果使用PADS或CADENCE要方便很多。） TMS320DM642开发板设计分析+说明: 我将这个项目稍做了一些修改和整理，做为一个完整的项目共享出来供大家做学习参考用。这个板子小系统及IIC我已经调试成功，并且编写了一些小程序烧到FLASH中实现了自启动。后面的视频输入输出芯片应用因为涉及很多的视频码流协议，需要牵扯很大的精力，所以没有再进一步调试。 虽然只是四层板（DM642开发板为8层板），不过系统很稳定。将单板上的四个钽电容全部拆下（5V供电处钽电容没有拆），DSP内核运行在600M（用的-600的型号）、EMIF时钟超频到150M（SDRAM用的-7后缀芯片，数据手册标名SDRAM和DSP建议应用上限为133M），长时间跑程序很正常，观察SDRAM内容没有发现过错误数据。 如果需要的话可以自己将其中的PCB图直接发给厂商做学习板，毕竟现在DM642开发板的价格还是在万元左右。当然，设计中也存在很多缺陷，比如原理图ERC检测过程中会报很多端口类型连接错误等，这是原理图库建库不规范导致的。这些地方我没有做更改，把它一并发给大家，也让大家有一些意识，而且在里面找错应当也是一件比较有趣的事呵。 后面我将在自己的BLOG里针对这个设计陆续整理登出完整的设计相关资料（大概需要半月到一个月时间吧）。主要是设计思路和步骤以及仿真介绍等整个流程。 另外如果您发现设计中的错误或缺陷，或者能针对这个设计提供相应的程序，还望能网易博客https://blog.163.com/zjd01@126留言，好让其他人也能及早发现其中的错误并学到更多东西。 附件内容截图:

c++视频教程opencv视频图像处理机器视觉人脸识别深度学习vs2015，零基础到就业完整培训机构课程，很有名的一个机构

与传统的车辆检测器相比，基于视频图像处理与视觉技术的车辆检测器具有处理速度快、安装维护便捷且费用较低、可监视范围广、可获取更多种类的交通参数等诸多优点，因而近年来在智能交通系统(ITS)中得到了越来越广泛的应用。针对摄像头拍摄得到的交通序列图像，人们提出了很多视频图像处理和分析技术，其中最基本的研究领域就是交通场景中车辆对象的检测与跟踪。介绍了近年来提出的一些主要的车辆检测与跟踪技术，并根据核心处理方法（基于特征、区域或模型等）及处理域（空域、时域）的不同对这些技术进行了分类，同时分析比较了各种方法的优缺点。最后，说明了这一领域仍然存在的问题和对可能的研究方向进行了一定的预测。