海思解码库API

通常情况下滤波会导致图像细节信息模糊化，从而造成信息损失，如何在实现平滑滤波的同时又能够保留边缘细节信息，在图像分割前具有重要意义，该程序通过扇区划分，避免了通常的矩形区域划分缺陷，滤波效果很好。

1、    采用了模块匹配进行印刷数字识别， 2、    识别的方式是通过图片“bmp”格式 3、    识别的结果在result中显示 4、    请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

基于内容的图像检索，即CBIR(Content-based image retrieval)，是计算机视觉领域中关注大规模数字图像内容检索的研究分支。基于内容的图像检索的研究还涉及了图像处理(Image Processing)、图像检索(Image Retrieval)等多个研究领域。简单的CBIR系统，允许用户输入一张图片，以查找具有相同或相似内容的其他图片。而传统的图像检索是基于文本的，即通过图片的名称、文字信息和索引关系来实现查询功能。用户输入一串文字，检索系统给出与该文字直接相关的图片。

图象在传输和转换过程中，一般情况下质量都要降低，除了加入了噪声的因素之外，图象还要变得模糊一些。这主要因为图象的传输或转换系统的传递函数对高频成分的衰减作用，造成图象的细节和轮廓不清晰。图象锐化就是加强图象中景物的细节和轮廓，使图象变得较清晰。在数字图象中，细节和轮廓就是灰度突变的地方。我们知道，灰度突变在频城中代表了一种高频分量，如果使图象信号经历一个使高频分量得以加强的滤波器，就可以达到减少图象中的模糊，加强图象的细节和轮廓的目的。可以看出，锐化恰好是一个与平滑相反的过程。我们使用对象素及其邻域进行加权平均，也就是用积分的方法实现了图象的平滑；反过来，应当可以利用微分来锐化一个图象。

通过opencv对图像进行二值化、滤波等操作，检测人脸！

实现MATLAB图像拼接的小程序。读写图像文件，边缘检测，灰度分割，四分法，分开合并。实现MATLAB图像拼接的小程序。读写图像文件，边缘检测，灰度分割，四分法，分开合并。实现MATLAB图像拼接的小程序。读写图像文件，边缘检测，灰度分割，四分法，分开合并。

利用大华摄像头的官方sdk开发的视频预览、截图、回放、云台控制等功能，用vc/MFC界面做的，比较简单的实现

地震勘探数据处理里的，可以读取sgy，提取层速度，做avo处理，测井方面的数据处理

直方图均衡是图像处理的工作，以获得所述图像的亮度的均匀分布。如果它是具有低对比度的图像，它是改善图像的亮度的处理。使用cvEqualizeHist（）函数中，图像被分成三个信道，而在cvMerge函数，使每个信道的图像。

通过QT和opencv,在window下使用混合高斯模型读取本地视频，使用高斯混合模型进行背景建模。在新的opencv2.31中的混合高斯混合模型中集成了阴影处理。