corner-detection

具体实现思路：以4位数字的验证码为例 1、人工将验证码的4位数字每位对应的代码存入数据库中，每位存入0-9对应的代码，每个数可以多存这样可以提高识别率; 2、获取验证码以后，对其进行去背景、灰度处理、去噪点处理、分片处理以后生成每位数字对应的代码; 3、去背景色，这一步的目的是把验证码和背景颜色区别开来。4、去噪声：这一步要取出图像上的孤立点。这些孤立点被认为是噪声。  孤立点的定义：某个点，周围没有与该点等值的点。  或者某个连接块，该连接块的元素的个数小于某个给定值K， 把元素个数很小的连接块也定义为孤立点，有助于去处噪声。  去噪声算法：参照去背景算法。 5、图像锐化：图像锐化的目的是增强边界。这一步是可选的。看验证码的情况，这一步可以跳过。 6、图片有效区域截取：这个操作是将图片除验证码字符以外的边框去掉，只留下验证码字符图片，这样保证分片的准确性。 7、图片分片处理，这个处理是将整个图片分割成单个字符图片。8、拿分片图像生成的代码(eg:000111110011…..)与DB中已有代码相比较，取得相似度最高的即要验证码的字符;   注：如果DB的样本越多，识别的准确率也越高，但是速度会相应变慢

一幅大小为256×256的256级灰度图像（每像素8bit） 如果图像的各个像素之间是统计独立的，求该图像的信息熵 -离散无记忆信源 如果图像的各个像素之间不是统计独立的，求该图像的信息熵 -图像像素的概率分布模型(A 256 gray scale image (8bit per pixel) with a size of 256 x 256 If each pixel of the image is statistically independent, the information entropy of the image is calculated Discrete memoryless source If each pixel of the image is not statistically independent, the information entropy of the image is calculated Probability distribution model of image pixels)

在linux环境下，实用c++编写的有关实用mean shift进行视频跟踪，视频分割的很好的程序，运行良好……(Practical mean shift in the linux environment, practical C++ written in the video track, video segmentation procedures, good running ...)

Level set solver for two phases flow

对两帧图像进行ICM调试.包含内容：1估计姿态和摄像机内参数；2两幅图做四次金字塔；3利用输入特征点采用ransac算法估计姿态R, T。4sift特征匹配；5摄像机标定。(ICM images on two debugging. Contains: 1 Estimated posture and intrinsic parameters 2 two plans to do four pyramids 3 using the input feature points using ransac algorithm estimates gesture R, T. 4sift feature matching 5 camera calibration.)

对立体视觉的双目图像进行极线校正，以实现双目致密匹配(Of three-dimensional visual image of the binocular epipolar rectification to realize dense binocular matching)

说明：  可以检测行人和车辆，MATLAB的版本是R2017b，(It can detect pedestrians and vehicles. The version of MATLAB is r2017b)

这是冈萨雷斯版数字图像处理中的几个函数的实现，包括dftfilt, dftuv,hpfilter,imnoise2,improd,希望对你的学习有所帮助(This is the realization Gonzalez version Several digital image processing functions, including dftfilt, dftuv, hpfilter, imnoise2, improd, I hope to help you learn)

合成孔径雷达点目标成像RD算法，模型参考合成孔径雷达成像算法与实现(Synthetic aperture radar point target imaging algorithm RD, model reference synthetic aperture radar imaging algorithm and implementation)

说明：  伪Zernike矩特征提取，Zernike矩特征提取，供参考，很有用(Pseudo-Zernike moment feature extraction, Zernike moment feature extraction, for reference, very useful)