在图像处理领域，追踪瞳孔是一项复杂而重要的任务，它涉及到计算机视觉、机器学习和模式识别等技术。本文将深入探讨如何使用MATLAB这一强大的计算环境来实现对视频中瞳孔位置的检测与跟踪。 MATLAB是MathWorks公司推出的一种高级编程语言，它以其丰富的数学函数库和直观的交互式环境而被广泛应用于科学计算和工程领域。在图像处理方面，MATLAB提供了Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox等工具箱，使得进行图像分析和处理变得相对简单。 标题中提到的“跟踪瞳Kong”可能是指瞳孔跟踪的一种具体实现，其中“Kong”可能是项目或算法的特定名称。这个程序通过读取.avi格式的视频文件，逐帧处理每一帧图像，目的是找出并追踪瞳孔的位置。.avi是一种常见的视频文件格式，它存储的是未经压缩的原始视频数据，因此适用于进行精确的图像分析。 在实现瞳孔跟踪时，通常会涉及以下几个步骤： 1. **预处理**：对图像进行灰度化和去噪处理，如使用高斯滤波器，以便于后续的特征提取。 2. **特征检测**：利用霍夫变换、边缘检测（如Canny算法）或者基于模板匹配的方法，寻找瞳孔的特征。瞳孔通常表现为黑色圆点，具有一定的亮度对比。 3. **定位瞳孔**：一旦特征被检测出来，可以使用圆形拟合或其他形状识别算法确定瞳孔的精确位置。例如，最小二乘法可以用来拟合最接近检测到的特征的圆。 4. **跟踪**：在连续的帧间，利用光流法、卡尔曼滤波或者粒子滤波等方法进行瞳孔的跟踪。这些方法能够预测和校正目标物体在图像序列中的运动。 5. **优化与反馈**：根据上一帧的追踪结果，优化下一帧的搜索区域，避免在复杂的背景下迷失目标。 压缩包`Tracking_pupil.zip`可能包含了实现上述过程的MATLAB代码、样例视频文件以及可能的辅助数据。解压后，用户可以查看源代码，理解算法的实现细节，并根据自己的需求进行修改和扩展。 总结来说，这个项目涉及了MATLAB编程、图像处理和计算机视觉的基本原理，特别是瞳孔检测和跟踪技术，这些都是在人工智能和生物识别等领域中不可或缺的部分。通过理解和应用这样的程序，我们可以更深入地了解视觉感知的机制，并开发出更先进的智能系统。

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labview中imaq控件通过USB摄像头获取图像，并保存为avi视频

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偶然发现VC下使用ffmpeg解码的资料很少，该工程可实现播放VC下利用ffmpeg解码播放视频，播放上一帧，下一帧，并把每帧保存为图片功能，因为项目最终没有应用上，所以没有完善代码，但大家可以根据自己的需要去修改、完善。

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信仰的缺失，是人的悲哀。一个有坚定信仰的人，一个有明确目标的人，他会心无旁骛、义无反顾地将障碍搬开，不让它阻挡自己前进的步伐。 信仰是一个人天生的情结、与生俱来的本能和精神的最终归宿。现如今，信仰的缺失已经到了非常严重的地步，重建信仰是非常重要的，是一种责任心，也是一种大情怀。

基于MFC的对话框，实现avi视频文件转换为bmp图片序列，和bmp图片序列转换为avi文件的功能。

这个 m 文件按照 H.264/AVC 标准进行编码和解码。 首先阅读一个视频。 播放给用户，然后保存为图像。 然后读取图像之一。 然后对于可变块大小，它被分成16x16块。计算每个块内的标准偏差。如果超过限制，则意味着块内偏差更大，因此将块大小减小到8x8。 如果这里的偏差也更大，那么块大小将减少到 4x4。 在任何块大小中，都会调用一个函数 Prediction，它根据错误值进行 Intra/Inter/IPCM 预测。 参数 Side_Info 具有所有必要的信息。 它被传递到解码器端。 根据块大小，调用相应的重构函数。 该程序还计算数据隐藏的鲁棒性，并数据的容量可以隐藏在图像中Graph 绘制了带有块分离的原始图像和解码图像。 该文件是对论文实施的一种尝试： 通过利用 H.264/AVC 流中的 IPCM 宏块进行实时数据隐藏 作者：Spyridon K. KapotasÆ A

一个基于MFC对话框的OpenCV播放AVI视频文件和打开摄像头的小程序，可以播放、暂停、停止，也可以播放USB摄像头的视频。现在拿出来，跟大家分享。注：http://download.csdn.net/source/1583069