C++写的读取dicom文件的程序

完美的图像处理算法，利用OPECV和拉普拉斯金子塔算法对两张图片进行分层再融合，本处只提供源代码，可将代码添加到工程中就可以运行图像处理的初学者一定要下着看看，完美的效率，完美的效果，果断分享

面向梯度直方图可以用于图像中目标检测。特别是，他们被用作行人检测"使用面向梯度直方图的行人检测"一文中介绍 Dalal 和 Triggs。Matlab 程序代码计算猪以详尽的方式，如本文所述。训练分类和检测对象/非对象区域，然后可以使用说明符。

应用背景粒子群算法工具箱 该工具箱将PSO算法的核心部分封装起来，提供给用户的为算法的可调参数，用户只需要定义好自己需要优化的函数(计算最小值或者最大值)，并设置好函数自变量的取值范围、每步迭代允许的最大变化量(称为最大速度，Max_V)等，即可自行优化。关键技术与遗传算法相比，PSO仅需要调整少数几个参数即可实现函数的优化。该算法对待优化函数没有任何特别的要求(如可微分、时间连续等)，因而其通用性极强，对多变量、高度非线性、不连续及不可微的情况更加具有其优势。 该工具箱的使用主要分为几个步骤： 1) 在Matlab中设置工具箱的路径； 2) 定义待优化函数； 3) 调用PSO算法的核心函数：pso_Trelea_vectorized()。 其中第三步最关键，用户需要根据自己的需要设置好参数，可使算法极快收敛。

使用说明：第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。 首先，打开图像（256色） 再次，进行归一化处理。点击“一次性处理” 最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中该系统的识别率一般为90%另外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作。但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。步骤为：“256色位图转为灰度图”“灰度图二值化”“去噪”“倾斜校正”“分割”“标准化尺寸”“紧缩重排”另外注意，要识别的图片，要与win.dat、whi.dat位于同一目录。此两文件保存训练后网络的权值参数

决策树C++实现，可用于数据分类、图像处理等，多棵决策树可组成随机森林分类器，代码中自带简单分类样例

使用opencv对图像进行简单的去噪，主要利用了opencv的cvSmooth()方法平滑图像，实现中使用的是中值滤波平滑，也可以使用双向滤波平滑，在不同的场合，效果会不同。

根据一篇基于Radon变换的模糊图像参数估计的论文，编写的程序。通过对图像进行傅里叶变换求取功率频谱图，再对所求的功率频谱图进行Radon变换，最终实现对运动模糊中模糊角度的求取。

可以使用MATLAB将多幅图像或屏幕截图转换为avi图像，简单实用捕获的图像文件在您的计算机或互联网:如果例如IMAGE_URL = = c:。png”那么这个形象用于捕获的视频源。当然,这只会让的感觉如果在捕获过程中文件更改的内容。你也可以使用一个图像url等来捕获网络摄像头或气象卫星图像。

camshift 源码 采用opencv实现在视频中可以跟踪想要跟踪的目标，还可以调节阈值等等，是一个很好地学习样本。

隐写术是的隐藏事实通信正在地方，由隐藏信息的一门艺术其他的信息。可以使用许多不同的载体，文件格式，但数字图像是最由于其频率对互联网的流行。对于隐藏秘密信息在图像中的，都存在种类繁多的隐写技术，有些是比其他人更复杂和所有的人都各自的强、 弱点。不同的应用程序有不同的要求信息隐藏技术的使用。例如，一些应用程序可能需要的绝对不可见性秘密信息，而另一些需要更大的秘密口信要隐藏。本文旨在给图像隐写术，其用途和技术概览。它还试图标识要求一种好的隐写算法的简要反映了哪些隐写技术的更多 适用于哪些应用程序。