opencv2.4.9前景提取

应用背景测试查看matlab中的三个显示函数 image,imshow,imagesc 的区别，首先讨论了图片的存储格式对图像处理、显示没有影响，然后通过对图像进行R、G、B分别显示，整合，直观地展示上述三个显示函数的差异，包含图像，可以直接运行展示关键技术R、G、B三通道分别显示、处理图像，适合于初学图像处理者，厘清基本问题，高手可以忽略

应用背景RGB图像颜色空间，转换灰度图。环境为opencv2.4，VS2010。。。。。。。两种实现方法。代码简介关键技术颜色空间的，RGB，图像的读入。灰度图的转换啊。。。。。。。。。。。。

这是经过改进调试过的代码，主要用于图像处理，利用区域生长的方法实现图像处理。是一个调试可用的代码。

利用canny算子对图像进行边缘检测，以著名的lena图像作为测试图像，结果显示人物的大部分轮廓都以检测出

这个MATLAB代码是关于KNN算法。在这段代码中使用的图像是在图片文件夹使用的每一个机构。

此代码是基于matlab软件下进行图像处理。代码的功能是实现对两幅聚焦不同的图像进行分解，然后提取系数在一定的融合规则下，最后通过逆变换获得更加清晰的融合图像。

上式表示，将ones(N,M)范围内的像素值依次排序，用第n个像素点的值代替该点的像素值，此种滤波器与中值滤波器一样不会使图像的边缘变的模糊，在滤除噪声的同时很好的保留了图像的边缘。之后，设定门限值，将掌纹图像转化为二值图像。由经验得到门限值应为15（或20）。对二值化后的图像先进行膨胀运算、再进行腐蚀运算，将得到的结果与原图像相减，图像上所剩的点即为角点。先膨胀运算，再腐蚀运算，SE表示在进行膨胀与腐蚀时所用的结构元素。SE的确定是此次角点检测的关键所在。SE的形状应与要检测的目标的形状相似。知要检测的目标的形状为弧形，所以SE的形状也应该为弧形。找到两角点的坐标，并将其旋转到一条垂直线上，旋转后的直线作为坐标系的纵坐标。在图像的中心位置切割大小为128*128的图像。这种方法切割出来的掌纹图像的旋转平移较小，而且算法简单，计算量小，比较实用。

可以调整图像色阶、锐度、反色、灰底均衡，还可以对图像进行反转、平移、旋转等操作

论文源码中调用的第三方库都被编译成了静态库，vs2008可以直接运行 显示图片用了opencv2.3.1.

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