textureseg

基于灰度和matlab编写的图像匹配源代码，运行效果不错(Prepared based on the gray and the image matching matlab source code, run the effect of good)

提取图像的lbp纹理特征，然后进行向量表示( Lbp extracted texture features of the image, and then vector representation)

Visual C++ 6.0，基于opencv，MFC框架下开发，一个具有视频交互功能的桌面程序，功能类似于例程“Computer Vision Virtual Buttons”，能够实现基于视频交互的虚拟按钮的触发，(Visual C++ 6.0, based on opencv, MFC framework of development, a video interactive features of desktop applications, functions similar to the routine " Computer Vision Virtual Buttons" , to video-based interactive virtual button, trigger,)

基于小波变换的图像去噪处理，通过学习小波变换的方法实现对图像的去噪处理，达到所预期的效果(Image denoising based on wavelet transform, realize image denoising by wavelet transform learning method, to achieve the desired effect)

说明：  基于BoVW的图像特征提取，以及图像检索(Image feature extraction and image retrieval based on BoVW)

求灰度图像的梯度特征向量，以便用于目标检测(The grad feature of gray image can be achieved by the code.)

说明：  基于脉冲耦合神经网络的图像分割，脉冲耦合神经网络是近年研究的热点。(Based on Pulse Coupled Neural Network for Image Segmentation, pulse coupled neural network is the research hotspot in recent years.)

用大整数乘法来计算两个n位二进制数相乘(With large integer multiplication to calculate the multiplication of two n-bit binary number)

《实用图像处理与分析》源代码是一套完全可执行的VC 界面源代码，界面内容除了图像的表示、读入、保存、彩色变灰度以外，还包括图像的2值化处理、微分变换、几何变换、彩色变换、参数测量、傅里叶变换、小波变换、Hough变换、模式识别、神经网络、遗传算法、图像压缩等功能，提供有近100个图像处理与分析函数的源代码，可用于图像处理的教学和科研。

使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不同牌照有一定的适应性,能够保证背景基本被置为0,以突出牌照区域。 4.削弱背景干扰。对图像B做简单的相邻像素灰度值相减,得到新的图像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左边缘直接赋值,不会影响整体效果。 5.用自定义模板进行中值滤波 区域灰度基本被赋值为0。考虑到文字是由许多短竖线组成,而背景噪声有一大部分是孤立噪声,用模板(1,1,1,1,1)T对G进行中值滤波,能够得到除掉了大部分干扰的图像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法检测车牌水平位置,利用垂直投影法检测车牌垂直位置。 7.区域裁剪,截取车牌图像。()