针对当前流行的汽车行人避碰系统中行人轮廓检测效果不够理想的情况，改进行了人轮廓的检测。利用数学形态学操作方法先对视频图像进行处理，然后利用优选出的Canny算子对行人图像进行边缘检测，再使用曲线拟合技术对行人轮廓进行加工，获取完整的行人轮廓曲线，为行人识别与跟踪奠定坚实的基础。试验结果表明，该方法能有效地去除行人轮廓的干扰因子和孤岛，获得较为完整的行人轮廓曲线。

ACF目标检测算法是常用的目标检测算法之一，本文主要讲述了ACF目标检测的原理

将MATLAB自带的棋盘格角点函数转到vs2015以c++实现 MATLAB原函数：[imagePoints,boardSize] = detectCheckerboardPoints('I.png');

主要为大家详细介绍了基于OpenCv的运动物体检测算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

[摘 要]为了进一步加强数字图像处理技术在医学图像领域的应用，分析基于Canny算子的边缘检测方法并将其应用于医学图像c 本文首先介绍边缘检测算法的理论基础;然后结合Canny算子的实现原理及步骤，说明边缘检测所遵循的基本原则;最后在OpenCV环境下编程调试，对该算法进行实验验证，利用Canny算子对一幅人体肺部CT图像进行边缘提取3 对实验结果进行分析得出结论，Canny算子检 测出的边缘完整、连续旺细锐。从实验结果中可以看出，这种方法对医用CT图像的边缘检测非常适用，对于利用计算机进行医学阁像处理有着重要的现实意义。 [关键词]Canny算子;边缘检测;医学罔像;高斯函数

学生课堂行为检测是对学生在课堂中表现出的行为进行检测，以此来判断学生是否认真听课和教师教学的质量,达到提高教学质量和督促学生认真学习的目的。利用深度学习通用目标检测框架 Faster R-CNN 通过基于 ZFNet 预训练网络模型的迁移学习，来提取学生课堂行为特征，实现对学习、玩手机、睡觉等行为的检测识别分析。结果表明，该卷积神经网络能够对目标行为取得良好的检测识别效果。

FT显著性检测算法，批量处理图像。提供需要进行显著性检测的图像文件夹地址，和处理后图片的存储地址，即可自动将文件夹下的数据处理完。

目标检测是计算机视觉中一个重要问题，在行人跟踪、车牌识别、无人驾驶等领域都具有重要的研究价值。近年来，随着深度学习对图像分类准确度的大幅度提高，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。梳理了目标检测算法的发展与现状，并作出展望：总结了传统算法与引入深度学习的目标检测算法的发展、改进与不足，并就此做出对比；最后讨论了基于深度学习的目标检测算法所存在的困难与挑战，并就可能的发展方向进行了展望。

仿真五种（MRC,ZF,MMSE，ZF-SIC,MMSE-SIC） Vblast接收的检测性能，绘制误比特率-接收天线数曲线，可以自己修改参数

原算法来源于Xinhao Liu和Masayuki Tanaka发表在TIP上的三篇论文，程序根据matlab工具箱源程序转换而来的C++版本，非原创算法，仅供参考