做meanshift物体跟踪的时候中间有一步叫做直方图反向投影，所以我就先实现了这样一个步骤。 　　直方图反向投影说白了就是模板匹配，给定一个较小的目标模板，然后再逐个遍历原图像和模板图像相同的图像块的，对比图像块和模板的直方图，然后把比较结果存入一个新的图像中，新图像中的全局极值就是模板 ...

普通的直方图就是统计图像中像素灰度出现的次数。 二维直方图的其中一维就是普通的直方图，即统计图像中像素灰度出现的次数。 另一维的概念就比较模糊了，我看很多论文中都是用的当前像素邻域均值灰度出现的次数。按照这个意思，其实用当前像素邻域中值灰度出现的次数也是可以的。或者用什么厉害的算法处理一下 ...

HOG（Histogram of Oriented Gradient）方向梯度直方图，主要用来提取图像特征，最常用的是结合svm进行行人检测。 算法流程图如下（这篇论文上的）： 下面我再结合自己的程序，表述一遍吧： 1.对原图像gamma校正，img=sqrt(img); 2.求图像 ...

　　这里只是简单的实现一下，这个和直方图反向投影很像。 　　书上说了，“优势是理论上的，很难发展处一种满意的模板匹配技术”。 　　代码： 原图 模板 结果 最亮的点即为眼睛所在的位置。 ...

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立体感知对应点匹配基本分为两种：一是低层的基于像素级的匹配，二是高层的基于特征级的匹配。 这里介绍的是底层的像素级匹配。 用摄像头平行移动获取两张图片，其实就是双目感知到的两张图片。 原理是在一定的窗口中，两张图片具有相同的水平视差，而对比这两个局部窗口中的像素相似度就能计算出当前像素的深度 ...

直方图匹配本质上是让两幅图像的累积直方图尽量相似，累积直方图相似了，直方图也就相似了。 把原图像img的直方图匹配到参考图像ref的直方图，包括以下几个步骤： 1. 求出原图像img的累积直方图img_accu； 2. 求出参考图像ref的累积直方图ref_accu ...

DBSCAN全称Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，是一种密度聚类算法。 和Kmeans相比，不需要事先知道数据的 ...